C++实现给出一个长度为 n 的序列 a，选出其中连续且非空的一段使得这段和最大。 Input 第一行是一个整数，表示序列的长度 n。 第二行有 n 个整数，第 i 个整数表示序列的第 i 个数字 ai ​ 。 Output 输出一行一个整数表示答案。

给出一种 C 语言的实现方法：

#include <stdio.h>
#include <limits.h>

int main() {
  int n;
  scanf("%d", &n);

  int a[n];
  for (int i = 0; i < n; i++) {
    scanf("%d", &a[i]);
  }

  int max_sum = INT_MIN;
  int current_sum = 0;
  for (int i = 0; i < n; i++) {
    current_sum += a[i];
    if (current_sum > max_sum) {
      max_sum = current_sum;
    }
    if (current_sum < 0) {
      current_sum = 0;
    }
  }

  printf("%d\n", max_sum);
  return 0;
}

这里的做法是使用一个变量 `current_sum` 来记录当前的连续子序列和，当 `current_sum` 小于 0 时，将其重置为 0。如果 `current_sum` 大于当前的最大子序列和，就更新最大子序列和。

相关问题

给一个长度为 的整数序列 ，选出其中连续且非空的一段使这段的和最大。用c++dp做这道题目

好的，这是一个经典的动态规划问题，被称为最大子序和问题。下面是使用 C++ 实现的动态规划代码：

#include <iostream>
#include <vector>
#include <algorithm>

using namespace std;

int maxSubArray(vector<int>& nums) {
    int n = nums.size();
    int dp[n];
    dp[0] = nums[0];
    int max_sum = dp[0];
    for(int i = 1; i < n; i++){
        dp[i] = max(nums[i], nums[i]+dp[i-1]);
        max_sum = max(max_sum, dp[i]);
    }
    return max_sum;
}

int main() {
    vector<int> nums = {-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4};
    cout << maxSubArray(nums) << endl;
    return 0;
}

其中，`dp[i]` 表示以 `nums[i]` 结尾的最大子序和。状态转移方程为：

dp[i] = max(nums[i], nums[i]+dp[i-1])

即当前位置的最大子序和为当前位置的数值，或者是当前位置的数值加上上一个位置的最大子序和。最终的答案即为所有 `dp` 数组中的最大值。

以上是使用 DP 的方法来解决最大子序和问题的代码，希望对你有所帮助。

输入一个长度为n的序列，找到一个尽量长的连续子序列AI~Ar,使得该序列中没有相同元素。用C++语言实现

可以使用一种叫做滑动窗口的方法来实现。具体步骤如下：

1.定义一个哈希表，用来记录当前窗口中元素是否出现过。

2.定义两个指针 l 和 r，初始值都为 0，表示当前窗口的左右边界。

3.定义一个变量 res，用来记录最长连续子序列的长度。

4.当右指针 r 小于序列长度 n 时，执行以下操作：

4.1 如果当前元素没有出现过，则将其加入哈希表，并将右指针 r 向右移动一位。

4.2 如果当前元素已经出现过，则将左指针 l 向右移动一位，并从哈希表中删除对应的元素。

4.3 每次移动指针时，都更新 res 的值。

5.返回 res。

下面是具体的 C++ 代码实现：

#include <unordered_set>
#include <algorithm>

int longestConsecutiveSubsequence(vector<int>& nums) {
    int n = nums.size();
    unordered_set<int> s;
    int l = 0, r = 0, res = 0;
    while (r < n) {
        if (s.count(nums[r]) == 0) {
            s.insert(nums[r++]);
            res = max(res, r - l);
        } else {
            s.erase(nums[l++]);
        }
    }
    return res;
}