华为机考Java动态规划解平安果最大数量

"华为机考java代码：求平安果动态规划.txt" 这段代码是用于解决一个华为机考问题，目标是找到一个二维矩阵（代表平安果）中的最大连续子矩阵和，采用动态规划方法实现。Java语言编写，通过Scanner类读取输入数据。 在Java程序中，首先创建了一个Scanner对象`in`来读取用户输入的数据，包括矩阵的行数`m`和列数`n`。接着，定义了一个`dp[][]`数组，它的大小比实际的平安果矩阵`arr[][]`大1，这样做是为了避免边界处理时可能出现的越界问题。`dp`数组用于存储每个位置的最大子矩阵和。 初始化`dp`数组时，`dp[i][1]`和`dp[1][i]`分别被设置为前一行或前一列的累加和，这相当于只考虑行或列的情况。之后，通过双重循环遍历矩阵的所有内部单元格（跳过边界），对于每个`(i, j)`位置，`dp[i][j]`等于其左上方`dp[i-1][j]`和上方`dp[i][j-1]`中的较大值加上当前位置的值`arr[i-1][j-1]`。这是动态规划的典型做法，即每个状态的值基于之前的状态计算得出。 最后，`dp[m][n]`将存储整个矩阵的最大连续子矩阵和，程序将其打印出来。这种方法避免了暴力递归搜索所有可能子矩阵的时间复杂度，通过动态规划实现了更高效的解决方案。 总结起来，此Java代码主要涉及以下知识点： 1. Java基础语法：包括类定义、主函数、Scanner类、数组声明与初始化。 2. 动态规划：使用二维动态规划数组`dp[][]`，根据之前的状态计算当前状态的最大子矩阵和。 3. 二维数组处理：遍历和操作矩阵中的元素。 4. 边界处理：通过`dp[][]`比`arr[][]`多一行一列，避免边界问题。 5. 最大子矩阵和问题：利用Kadane's Algorithm的变体求解。 这个代码实例展示了如何在实际问题中应用动态规划解决矩阵问题，对于理解和掌握动态规划算法有很好的参考价值。