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Java怎么求一個整型數組中最大連續子序列的和

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/**

動態規劃 (Dynamic Programming):

 1) 將待求解的問題分解為若干個子問題 (即: 將求解的過程分為若干階段),按順序求解子問題,前一子問題的解,為后一子問題的求解提供了有用的信息;

 2) 在求解任一子問題時,列出可能的局部解,通過決策保留那些有可能達到最優的局部解,丟棄其它的局部解;

 3) 依次解決各子問題,最后一個子問題的解就是初始問題的解。

問題:求一個整型數組中最大連續子序列的和,數組中既包含正整數也包含負整數。

舉例:數組 int[] array = {1, -3, 7, 8, -4, 10, -19, 11}; 中最大連續子序列為:7, 8, -4, 10 它們的和為 21

*/

public class DP {
 *  暴力求解
 *
 *  時間復雜度:O(N^2)
 */
public static int maxSubSumByEnum(int[] array) {
 int maxSum = 0;
 int begin = 0;
 int end = 0;
 /**
 * 1) 第 i 次循環結束后可以找到:以第 i 個元素為起點的連續子序列的最大值。 * 2)i 表示序列的起點,j 表示序列的終點。 * 3) 每一次循環中將終點不斷向后移動:每次向后移動一位并且計算當前序列的和,循環結束后,我們就可以得到本次循環中子序列和最大的值。 */
 for (int i = 0; i   array.length; i++) { //
 int tempSum = 0;
 for (int j = i; j   array.length; j++) { tempSum += array[j];
 if (tempSum   maxSum) {
 maxSum = tempSum;
 begin = i;
 end = j;
 }
 }
 }
 System.out.println(begin:  + begin +   end:  + end);
 return maxSum;
 *  動態規劃
 *
 *  時間復雜度:O(N)
 *
 *  要點: * 1) 若當前階段中連續子序列的和小于 0,則進入下一階段,同時確定下一階段的起點并將下一階段的和初始化為 0。 * 2) 只有當前階段的總和大于歷史最大總和時,才會去更新數組中最大連續子序列的起點和終點。 */
public static int maxSubSumByDP(int[] array) {
 int maxSum = 0; //  數組中,最大連續子序列的和
 int begin = 0; //  數組中,最大連續子序列的起點
 int end = 0; //  數組中,最大連續子序列的終點
 int tempSum = 0; //  當前階段中,連續子序列的和
 int tempBegin = 0; //  當前階段中,連續子序列的起點
 for (int i = 0; i   array.length; i++) { tempSum += array[i];
 if (tempSum   0) { //  若當前階段中連續子序列的和小于 0,則進入下一階段
 tempSum = 0; //  下一階段的和進行歸零處理
 tempBegin = i + 1; //  下一階段的起點
 } else if (tempSum   maxSum) { //  若當前階段的總和大于歷史最大總和,則更新數組中最大連續子序列的起點和終點。 maxSum = tempSum;
 begin = tempBegin;
 end = i;
 }
 }
 System.out.println(begin:  + begin +   end:  + end);
 return maxSum;
public static void main(String[] args) { int[] array = {1, -3, 7, 8, -4, 10, -19, 11};
 int dpMax = maxSubSumByDP(array);
 System.out.println(dpMax);
 int enumMax = maxSubSumByEnum(array);
 System.out.println(enumMax);
}

}

到此,關于“Java 怎么求一個整型數組中最大連續子序列的和”的學習就結束了,希望能夠解決大家的疑惑。理論與實踐的搭配能更好的幫助大家學習,快去試試吧!若想繼續學習更多相關知識,請繼續關注丸趣 TV 網站,丸趣 TV 小編會繼續努力為大家帶來更多實用的文章!

正文完
 
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