還不會做最大子段和？

最大子段和一定是每個(準)程式設計師都接觸過的問題，題目很簡潔：給出乙個長度為 n 的序列 a，選出其中連續且非空的一段使得這段和最大。為什麼每個(準)程式設計師都需要掌握呢？首先這問題解法很多，時間複雜度從o(n3) -> o(n2) -> o(nlog2n) -> o(n)。通過解決這個問題可以體會到不同演算法的效率差異，其次幾種解法中包含分治、字首和、貪心……等很多演算法思想，深入理解最大子段和問題可以舉一反三，對映到許多其他問題。

最容易想到的方法——列舉，然後就是**五分鐘，執行兩小時。

int max = a[0]
;// 初始化最大值，不要寫 max = 0，因為最大子段和一定為正?
for(
int i =
0; i < n;
++i)
if(sum > max)
}}

int max = a[0]
;// 初始化最大值，不要寫 max = 0，因為最大子段和一定為正?
for(
int i =
0; i < n;
++i)
}}

int max = a[0]
;// 初始化最大值，不要寫 max = 0，因為最大子段和一定為正?
for(
int i =
0; i < n;
++i)
}}

上述演算法雖然優化了內部迴圈，但是時間複雜度任然不如人意，所以我們嘗試使用分治法來解決這個問題。

public
static
intf
(int
a,int x,
int y)
int mid = x+
(y-x)/2
;// 分治第一步，劃分子問題
int max1 =
math
.max(f
(a, x, mid),f
(a, mid, y));
// 分治第二步，遞迴求解子問題
// 分治第三步，合併子問題的解
int sum =0;
int max2 = a[mid-1]
;for
(int i = mid-
1; i >= x;
--i)
sum =0;
int max3 = a[mid]
;for
(int i = mid; i < y;
++i)
return
math
.max
(max1, max2+max3)
;// 三種情況中的最優解(最大和)
}

public
static
void
main
(string
args)
throws
ioexception
system
.out.
println
(max)
;// 輸出結果
in.close()
;}

import
j**a.io.*;
import
j**a.util.*;
public
class
main
public
static
void
main
(string
args)
throws
ioexception
system
.out.
println
(max);}
}

還不會做最大子段和？

最大子段和

最大子段和

最大子段和

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