Java用动态规划法求解最大子数组问题可实现代码
时间: 2024-06-05 19:08:38 浏览: 17
确定,以下是Java用动态规划求解最大子数组问题的代码示例:
public static int maxSubArray(int[] nums) {
int[] dp = new int[nums.length];
dp[0] = nums[0];
int maxSum = dp[0];
for (int i = 1; i < nums.length; i++) {
dp[i] = Math.max(dp[i - 1] + nums[i], nums[i]);
maxSum = Math.max(maxSum, dp[i]);
}
return maxSum;
}
相关问题
C++用动态规划法求解最大子数组问题可运行代码
最大子数组问题可以使用Kadane算法(动态规划的一种)解决。以下是一个C语言版本的Kadane算法代码:
```c
#include <stdio.h>
int maxSubArray(int arr[], int n){
int max_so_far = arr[0];
int max_ending_here = arr[0];
for (int i = 1; i < n; i++){
max_ending_here = max_ending_here + arr[i];
if (max_ending_here < arr[i]){
max_ending_here = arr[i];
}
if (max_so_far < max_ending_here){
max_so_far = max_ending_here;
}
}
return max_so_far;
}
int main(){
int arr[] = {-2, -3, 4, -1, -2, 1, 5, -3};
int n = sizeof(arr)/sizeof(arr[0]);
int max_sum = maxSubArray(arr, n);
printf("Maximum contiguous sum is %d", max_sum);
return 0;
}
```
该代码可以计算包含在数组中的最大子数组的和。例如,对于数组{-2, -3, 4, -1, -2, 1, 5, -3},输出将是"Maximum contiguous sum is 7",因为最大子数组是{4, -1, -2, 1, 5},它的和为7。
java用动态规划法求解最大子数组问题。
最大子数组问题可以用动态规划的思路进行求解:
设dp[i]为以i结尾的最大子数组和,则有状态转移方程:
dp[i] = max(dp[i-1]+nums[i], nums[i])
其中,nums为原数组。
最终的最大子数组和为:max(dp[0], dp[1], ..., dp[n-1])。
在实际解题中,可以优化空间复杂度,只需保留当前i-1位置的dp值即可,无需保留所有dp数组的值。
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