C语言用动态规划方法求解最大连续子序列的和代码
时间: 2023-12-21 14:04:42 浏览: 35
以下是用动态规划方法求解最大连续子序列和的C语言代码:
```c
#include <stdio.h>
int max(int a, int b)
{
return a > b ? a : b;
}
int max_sum_subsequence(int arr[], int n)
{
int dp[n]; // 用来存储以 i 结尾的最大连续子序列和
dp[0] = arr[0]; // 初始化
for (int i = 1; i < n; i++)
{
dp[i] = max(arr[i], dp[i-1] + arr[i]); // 状态转移方程
}
int max_sum = dp[0];
for (int i = 1; i < n; i++)
{
if (dp[i] > max_sum)
max_sum = dp[i];
}
return max_sum;
}
int main()
{
int arr[] = {1, -2, 3, 10, -4, 7, 2, -5};
int n = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]);
int max_sum = max_sum_subsequence(arr, n);
printf("最大连续子序列的和为:%d\n", max_sum);
return 0;
}
```
希望对你有所帮助!
相关问题
c语言动态规划求解最大连续子序列的和
下面是一种使用动态规划求解最大连续子序列和的C语言实现:
```c
#include <stdio.h>
int maxSubArray(int* nums, int numsSize) {
int i, maxSum, curSum;
maxSum = curSum = nums[0];
for (i = 1; i < numsSize; i++) {
curSum = (curSum + nums[i] > nums[i]) ? curSum + nums[i] : nums[i];
if (curSum > maxSum) {
maxSum = curSum;
}
}
return maxSum;
}
int main() {
int nums[] = {-2, 1, -3, 4, -1, 2, 1, -5, 4};
int numsSize = sizeof(nums) / sizeof(nums[0]);
int maxSum = maxSubArray(nums, numsSize);
printf("The max sum of subarray is %d\n", maxSum);
return 0;
}
```
这段代码的基本思路是使用一个变量 `curSum` 记录当前的子序列和,如果加上当前的元素后大于当前元素,则将其加入子序列中,否则从当前元素重新开始构建子序列。同时,使用另一个变量 `maxSum` 记录最大连续子序列的和。最后返回 `maxSum` 即可。
帮我用C语言使用动态规划法求解可自己输入的序列中最大子序列和问题 并输出子序列 加上必要的注释
好的,下面是代码:
```
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#define MAX_SIZE 100
int main() {
int n, i, j, maxSum, curSum, start, end;
int a[MAX_SIZE], dp[MAX_SIZE];
// 输入序列的长度和元素
printf("请输入序列的长度:");
scanf("%d", &n);
printf("请输入序列的元素:");
for (i = 0; i < n; i++) {
scanf("%d", &a[i]);
}
// 计算最大子序列和
maxSum = curSum = dp[0] = a[0];
start = end = 0;
for (i = 1; i < n; i++) {
if (dp[i-1] > 0) {
dp[i] = dp[i-1] + a[i]; // 状态转移方程
} else {
dp[i] = a[i];
curSum = 0;
}
if (dp[i] > maxSum) { // 更新最大子序列和和起止位置
maxSum = dp[i];
end = i;
start = curSum;
}
}
// 输出结果
printf("最大子序列和为:%d\n", maxSum);
printf("子序列为:");
for (i = start; i <= end; i++) {
printf("%d ", a[i]);
}
return 0;
}
```
注释如下:
- 第 5 行:定义序列的最大长度为 100。
- 第 7 行:主函数开始。
- 第 8-12 行:定义变量和数组。其中,`n` 表示序列的长度,`a` 数组存储序列的元素,`dp` 数组存储以每个元素为结尾的最大子序列和。
- 第 15-18 行:输入序列的长度和元素。
- 第 21-30 行:计算最大子序列和。使用动态规划方法,`dp[i]` 表示以 `a[i]` 结尾的最大子序列和。状态转移方程:`dp[i] = dp[i-1] + a[i]`,如果 `dp[i-1]` 小于等于 0,则从 `a[i]` 开始计算新的子序列和。同时,记录最大子序列和和起止位置。
- 第 33-40 行:输出结果。先输出最大子序列和,再输出子序列的元素。
注意:该算法计算的是最大连续子序列和,如果要求最大子序列(不一定连续),需要在算法中做些改进。
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