01-复杂度1 最大子列和问题 (20 分)
时间: 2023-04-28 16:03:53 浏览: 83
最大子列和问题是指在一个数列中,找到一个连续的子序列,使得子序列中的元素之和最大。这个问题可以用暴力枚举、分治法、动态规划等多种算法来解决。其中,动态规划是最常用的解决方法,时间复杂度为O(n)。具体来说,我们可以定义一个状态数组dp,其中dp[i]表示以第i个元素结尾的最大子序列和。状态转移方程为dp[i] = max(dp[i-1]+a[i], a[i]),即以第i个元素结尾的最大子序列和要么是前面的最大子序列和加上a[i],要么是a[i]本身。最终的答案即为dp数组中的最大值。
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7-1 最大子列和问题 (20 分)
最大子列和问题是指在一个数列中,找到一个连续的子序列,使得子序列中所有元素的和最大。这个问题可以通过动态规划或分治法来解决。其中动态规划的时间复杂度为O(n),而分治法的时间复杂度为O(nlogn)。
01-复杂度3 二分查找 (20 分)
二分查找是一种高效的查找算法,它的时间复杂度为O(log n)。它的基本思想是将查找区间不断缩小,直到找到目标元素或者确定目标元素不存在。具体实现时,需要先将待查找的序列按照一定的顺序排列,然后通过比较中间元素和目标元素的大小关系,不断缩小查找区间,直到找到目标元素或者确定目标元素不存在。二分查找适用于静态查找,即查找的数据集合不经常变动的情况下,可以大大提高查找效率。
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