《程式設計珠璣》學習記錄第八章演算法設計技術

演算法的設計這個問題太過龐大，對於乙個程式設計師來說，最好的辦法就是多接觸不同的演算法，並且時刻總結。

問題：乙個一維的整數陣列，有n個元素，元素有正數也有負數。找到陣列中任意連續個元素最大和。

方法一：使用暴力法找到所有的子串行，並計算出所有子串行的和，結果自然就得到了。這種方法的事件複雜度是o(n*n)

vectortestarray = ; 

int solution1()
} return res;
}

//計算[start, mid)中，以mid-1為終點的子向量的最大和

for(int i = mid - 1; i >= start; i--)

//計算[mid, end)中， 以mid為起點的子向量的最大和

sum = 0;

for(int i = mid; i < end; i++)

return max();

}方法三：動態規劃。這是一種很典型的演算法，這裡就不展開說明啦。

int solution3()

return maxsofar;
}

分析：當問題從一維陣列到二維陣列，情況就變得十分複雜。方法是，對二維陣列的列使用暴力的兩層迴圈（上面的方法一），同時對二位陣列的行使用動態規劃（上面的方法三），這種方法的時間複雜度是o(n*m*m)，其中n是陣列的行，m是陣列的列。

vector> testmatrix =    ,,,

,,};int solution4()
maxendinghere = max(maxendinghere + sumline, 0);
maxsofar = max(maxsofar, maxendinghere);
}} }
return maxsofar;
}

程式設計珠璣第八章 演算法設計技術

本章就乙個小問題研究了四種不同的演算法，重點強調了這些演算法的設計技術，綜合本章內容，告訴我們 複雜深奧的演算法有時可以極大地提高程式效能。問題定義 具有n個浮點數的向量x，求出輸入向量的任何連續子向量的最大和。立方演算法 maxsofar 0 for i 0,n for j i,n sum 0 f...

程式設計珠璣第八章 演算法設計技術

首先思考乙個問題，給定乙個含有n個元素的vector，找出其中最大的子向量 即所有元素之和為最大值 如果是都為正數，那麼問題變得十分簡單，整個vector即是最大子向量，但是如果是正數負數混合的形式呢？問題將變得複雜，接下來將簡要介紹幾種演算法的思路。其複雜度由最初的立方演算法降低到最終的線性演算法...

程式設計珠璣 第八章 演算法設計技術

一，概述 問題 求一維陣列中連續子向量的最大和。例如 a 6 則最大連續子向量的和 為 10 8 18 1 解法一 簡單演算法 include define max a,b a b a b int main int i,j,k int sum 0 int maxsofar 0 for i 0 i 6...