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最大连续子序列和问题详解

最大连续子序列和问题如下:给定一个数字序列A_{1},A_{2},\cdots ,A_{n},求i,j,使得A_{i}+\cdots +A_{j}最大,输出这个最大和。

这个问题如果用暴力来做,枚举左端点和右端点,需要O\left ( n^{2} \right )的复杂度,而计算A[i]+\cdots +A[j]需要O\left ( n \right )的复杂度,因此总时间复杂度为O\left ( n^{3} \right )。就算采用记录前缀和的方法(预处理S[i]=A[0]+A[1]+…+A[i],这样A[i]+…+A[j]=S[j]-S[i-1])使计算的时间变为O\left ( 1 \right ),总时间复杂度仍然有O\left ( n^{2} \right ),这对n为10^{5}大小的题目来说是无法承受的。

下面介绍动态规划的做法,时间复杂度为O\left ( n \right )

(1)令状态dp[i]表示以A[i]作为末尾的连续序列的最大和。例子:序列-2 11 -4 13 -5 -2,下标分别记为0,1,2,3,4,5,那么

dp[0]=-2
dp[1]=11
dp[2]=7(11+(-4))
dp[3]=20(11+(-4)+13)
dp[4]=15(11+(-4)+13+(-5))
dp[5]=13

通过设置这么一个dp数组,要求的最大和其实就是dp[0],dp[1],…dp[n-1]中的最大值,下面想办法求解dp数组。

(2)做如下考虑:因为dp[i]要求是必须以A[i]结尾的连续序列,那么只有两种情况:

1.这个最大和的连续序列只有一个元素,即以A[i]开始,以A[i]结尾。

2.这个最大和的连续序列有多个元素,即从前面某处A[p]开始,一直到A[i]结尾。

对第一种情况,最大和就是A[i]本身。

对第二种情况,最大和是dp[i-1]+A[i],即A[p]+…+A[i-1]+A[i]=dp[i-1]+A[i]。

由于只有这两种情况,于是得到状态转移方程:

dp[i]=max\left ( A[i],dp[i-1]+A[i] \right )

这个式子只和i与i之前的元素有关,且边界为dp[0]=A[0],由此从小到大枚举i,即可得到整个dp数组。接着输出dp[0],dp[1],…dp[n-1]中的最大值即为最大连续子序列的和。

#include<iostream>
#include<algorithm>
using namespace std;
const int maxn=10010;
int A[maxn],dp[maxn];
int main(){int n;cin>>n;for(int i=0;i<n;i++){cin>>A[i];}dp[0]=A[0];for(int i=1;i<n;i++){dp[i]=max(A[i],dp[i-1]+A[i]);}int k=0;for(int i=1;i<n;i++){if(dp[i]>dp[k]){k=i;}}cout<<dp[k]<<endl;return 0;
}

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