1.动态规划———最大子段和最大子段和问题是将一个n个整数的序列a[1],a[2]….a[n]中字段a[first]….a[last]之和,(1<=first<=last<=n)求这些子段和中最大的。 例如(a[1],a[2],a[3],a[4],a[5],a[6])=(-2,11,-4,13,-5,-2)时,最大子段和为20,子段为a[2],a[3],a[4]。 https://blog.csdn.net/qq_50675813/article/details/115498809

2.最大子段和问题的四种算法(暴力法优化后的暴力法分治算法当所给的整均为负数时定义子段和为0,依此定义,所求的最优值为: Max{0,a[i]+a[i+1]+…+a[j]},1<=i<=j<=n 例如,当(a[1],a[2],a[3],a[4],a[5],a[6])}=(-2,11,-4,13,-5,-2)时,最大子段和为20。 最大子段和是动态规划中的一种。https://www.jianshu.com/p/e79fa0067203

3.算法设计与分析(lefts > s1) s1 = lefts; //左边最大值放在s1 } int s2 = 0; int rights = 0; for(int j = center + 1; j <= right; j++)//求解s2 { rights += a[j]; if(rights > s2) s2 =rights; } sum = s1 + s2; //计算第3钟情况的最大子段和 if(sum < leftsum) sum = leftsum;https://www.iteye.com/blog/bcyy-1875625

4.算法与数据结构4.7最大子段和动态规划51CTO博客博客对应课程的视频位置:4.7、最大子段和-动态规划 1、题目描述 最大子段和(最大连续子序列的和) 题目描述 给出一个长度为 n 的序列 a,选出其中连续且非空的一段使得这段和最大。 输入格式 第一行是一个整数,表示序列的长度 n。 https://blog.51cto.com/u_15069487/4320429

5.最大m子段和问题(动态规划(又来填表了))如给定一个数组{1,-2,3,4,-5,-6}和一个正整数m=2,明显当两个子段分别为{1}和{3,4}时,得到最大m子段和,最大m子段和为8。 2.思路 可以利用动态规划的思想解决该问题。 定义二维数组dp,令dpi表示前 j 项所构成 i 子段的最大和,且必须包含着第j项,即以第j项结尾。(这个定义很重要,一定要理https://cloud.tencent.com/developer/article/1629359

6.算法设计与分析课程中最大子段和问题的教学探讨【摘要】:介绍算法设计与分析课程中最大子段和问题的动态规划解法,其求解思想是先求给定序列中以每一个元素为尾元素的最大子段和,然后其中的最大者便是整个序列的最大子段和。从两个不同的角度分析最大子段和问题最优解的构造方法,给出最大子段和问题的动态规划算法,并分析算法的时间复杂度。通过这一问题的https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTotal-ZJJB201327020.htm

7.区间最大子段和(线段树)最大子段和-动态规划算法 给定n个整数(可能为负数)组成的序列a[1],a[2],a[3],…,a[n],求该序列如a[i]+a[i+1]+…+a[j]的子段和的最大值。当所给的整数均为负数时,定义子段和为0。 要求算法的时间复杂度为O(n)。 输入格式: 输入有两行: 第一行是n值(1<=n<=10000); 第二行是n个整https://www.pianshen.com/article/3587416326/

8.顺序表应用8:最大子段和之动态规划法SDUTOnlineJudge顺序表应用8:最大子段和之动态规划法 Description 给定n(1<=n<=100000)个整数(可能为负数)组成的序列a[1],a[2],a[3],…,a[n],求该序列如a[i]+a[i+1]+…+a[j]的子段和的最大值。当所给的整数均为负数时定义子段和为0,依此定义,所求的最优值为: Max{0,a[i]+a[i+1]+…+a[j]},https://acm.sdut.edu.cn/onlinejudge3/problems/3665