输入一个整型数组,数组里有正数也有负数。数组中的一个或连续多 个整数组成一个子数组。求所有子数组的和的最大值。

时间: 2024-03-09 20:45:39 浏览: 11
这是一个经典的动态规划问题,可以使用Kadane算法来解决。 Kadane算法的思路是:对于数组中的每个元素,计算以该元素为结尾的最大子数组和,然后取所有最大子数组和的最大值作为答案。 具体实现如下: ```python def maxSubArray(nums): max_sum = nums[0] # 最大子数组和 cur_sum = nums[0] # 当前子数组和 for i in range(1, len(nums)): # 如果当前子数组和为负数,则舍弃前面的子数组,从当前元素开始重新计算 cur_sum = max(cur_sum + nums[i], nums[i]) # 更新最大子数组和 max_sum = max(max_sum, cur_sum) return max_sum ``` 该算法的时间复杂度为O(n),空间复杂度为O(1),非常高效。
相关问题

输入一个整型数组,数组里有正数也有负数。数组中连续的一个或多个整数组成一个子数组,每个子数组都有一个和。求所有子数组的和的最大值。

这是一个经典的问题,被称为最大子数组和问题。可以用动态规划算法来解决。 具体来说,我们定义一个状态 $f(i)$ 表示以第 $i$ 个数字结尾的子数组的最大和。那么,状态转移方程为: $$f(i) = max\{f(i-1)+a_i, a_i\}$$ 其中 $a_i$ 表示第 $i$ 个数字。也就是说,如果前面的子数组和加上当前数字 $a_i$ 的结果比 $a_i$ 自身还要小,那么就以 $a_i$ 作为新的子数组起点,重新计算子数组和。 最终,我们只需要遍历一遍数组,计算出所有 $f(i)$ 的值,然后取其中的最大值即可。时间复杂度为 $O(n)$。 下面是 Python 代码实现: ```python def maxSubArray(nums: List[int]) -> int: n = len(nums) f = [0] * n f[0] = nums[0] for i in range(1, n): f[i] = max(f[i-1]+nums[i], nums[i]) return max(f) ```

c语言代码读入一个整型数组,数组里有正数也有负数。数组中连续的一个或多个整数组成一个子数组,每个子数组都有一个和。求所有子数组的和的最大值

这是一个经典的问题,可以使用动态规划来解决。具体做法如下: 1. 定义一个变量 max_sum,用于记录最大的子数组和,初始值设为数组中的第一个元素。 2. 定义一个变量 cur_sum,用于记录当前子数组的和,初始值也设为数组中的第一个元素。 3. 从数组的第二个元素开始遍历,对于每个元素,进行如下操作: - 如果 cur_sum 大于 0,将该元素加入当前子数组中,并更新 cur_sum 的值。 - 如果 cur_sum 小于等于 0,表示当前子数组的和已经为负数,无论后面加上什么元素,都不可能使得该子数组的和变得更大,因此应该将当前子数组的和置为该元素的值,并将当前子数组的起始位置置为当前元素的位置。 - 每次更新 cur_sum 的值后,都需要将其与 max_sum 比较,如果 cur_sum 大于 max_sum,则更新 max_sum 的值。 4. 遍历完整个数组后,max_sum 的值即为所有子数组的和的最大值。 以下是具体的 C 代码实现: ```c #include <stdio.h> int main() { int n, max_sum, cur_sum, start, end, i, a[100]; // 读入数组 printf("请输入数组的长度:"); scanf("%d", &n); printf("请输入数组的元素:"); for (i = 0; i < n; i++) { scanf("%d", &a[i]); } // 初始化 max_sum = cur_sum = a[0]; start = end = 0; // 遍历数组 for (i = 1; i < n; i++) { if (cur_sum > 0) { cur_sum += a[i]; } else { cur_sum = a[i]; start = i; } if (cur_sum > max_sum) { max_sum = cur_sum; end = i; } } // 输出结果 printf("最大的子数组和为:%d\n", max_sum); printf("对应的子数组为:"); for (i = start; i <= end; i++) { printf("%d ", a[i]); } printf("\n"); return 0; } ```

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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