#include <iostream> #include <vector#include <algorithm> using namespace std; int main() { int n, m; cin >> n >> m; vector<int> a(n); for (int i = 0; i < n; i++) { cin >> a[i]; } if (m >= n) { int sum = 0; for (int i = 0; i < n; i++) { sum += a[i]; } cout << sum << endl; } else { vector<int> dp(n); dp[0] = a[0]; for (int i = 1; i < n; i++) { dp[i] = max(dp[i-1] + a[i], a[i]); } int max_sum = dp[m-1]; for (int i = m; i < n; i++) { max_sum = max(max_sum, dp[i] - dp[i-m]); } cout << max_sum << endl; } return 0; }
时间: 2024-04-01 18:34:30 浏览: 81
这段代码是一个求解最大子段和问题中长度为m的最大子段和的程序。具体来说,如果m小于等于n,则求解长度为m的最大子段和,否则直接输出数组a的所有元素之和。
经过检查,这段代码的语法是正确的,但是可能存在以下问题:
1. 输入的参数可能有误,导致计算结果不正确;
2. 程序逻辑错误,导致计算出错。
需要进一步检查输入参数和程序代码,找出问题所在。
相关问题
#include <iostream> #include <algorithm> #include <vector> using namespace std; int main() { int n; cin >> n; vector<int> nums(n); for (int i = 0; i < n; i++) { cin >> nums[i]; } sort(nums.begin(), nums.end()); // 排序
您的代码漏掉了大括号,请在sort语句后面加上大括号。另外,您需要加上输出结果的语句。完整的代码如下:
#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <vector>
using namespace std;
int main() {
int n;
cin >> n;
vector<int> nums(n);
for (int i = 0; i < n; i++) {
cin >> nums[i];
}
sort(nums.begin(), nums.end()); // 排序
for (int i = 0; i < n; i++) {
cout << nums[i] << " ";
}
return 0;
}
#include<cstdio> #include<cstdlib> #include<cstring> #include<cmath> #include<ctime> #include<iostream> #include<algorithm> #include<map> #include<stack> #include<queue> #include<vector> #include<set> #include<string> #define dd double #define ll long long dd PI = acos(-1); using namespace std; const ll MAXN = 1e5 + 5; const ll INF = 1e9 + 5; ll n; struct node { ll x, y; }s[5000]; ll dp[MAXN] = { 0 }; int main() { //ios::sync_with_stdio(false); ll n, m; cin >> n >> m; for (ll i = 1; i <= n; i++) { cin >> s[i].x >> s[i].y; } for (ll i = 1; i <= n; i++) { for (ll j = m; j >= s[i].x; j--) { dp[j] = max(dp[j], dp[j - s[i].x] + s[i].y); } } cout << dp[m] << endl; }
这是一段动态规划求解背包问题的代码,用来求解一个容量为m的背包能够装下的最大价值。具体实现过程为:
1. 定义一个结构体node,用来存储物品的重量和价值。
2. 读入物品数量n和背包容量m,然后读入每个物品的重量和价值。
3. 使用二重循环,遍历每一个物品,然后从大到小枚举背包容量j,更新dp[j]的值,表示容量为j的背包能够装下的最大价值。
4. 最后输出dp[m]的值,即容量为m的背包能够装下的最大价值。
值得注意的是,这段代码中还定义了一些常量和宏定义,如MAXN、INF等,以及一些头文件和命名空间的使用。
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