标签:return 最大 int 复杂度 算法 序列 ThisSum 数据结构 MaxSum
算法1:时间复杂度大并且不是很能理解,故不作展示
算法2:
int MaxSubseqSum2(int A[], int N)
{
int ThisSum, MaxSum = 0;
int i, j, k;
for (i = 0; i<N; i++) //i是子列左端位置
{
ThisSum = 0; //ThisSum是从A[i]到A[j]的子列和
for (j = i; j<N; j++) //j是子列右端位置
{
ThisSum += A[j];
if (ThisSum > MaxSum) //如果刚得到的这个子列和更大
{
MaxSum = ThisSum; //则更新结果
}
} //j循环结束
} //i循环结束
return MaxSum;
}
时间复杂度n*n
算法3:分而治之
时间复杂度nlogn
算法4:在线处理 每次输入一个值则立即计算
int MaxSubseqSum4(int A[], int N)
{
int ThisSum, MaxSum;
int i;
ThisSum = MaxSum = 0;
for (i=0; i < N; i++)
{
ThisSum += A[i];
if (ThisSum > MaxSum)
{
MaxSum = ThisSum;
}
else if (ThisSum < 0)
{
ThisSum = 0;
}
}
return MaxSum;
}
标签:return,最大,int,复杂度,算法,序列,ThisSum,数据结构,MaxSum 来源: https://www.cnblogs.com/zhaoy-shine/p/10904329.html
本站声明: 1. iCode9 技术分享网(下文简称本站)提供的所有内容,仅供技术学习、探讨和分享; 2. 关于本站的所有留言、评论、转载及引用,纯属内容发起人的个人观点,与本站观点和立场无关; 3. 关于本站的所有言论和文字,纯属内容发起人的个人观点,与本站观点和立场无关; 4. 本站文章均是网友提供,不完全保证技术分享内容的完整性、准确性、时效性、风险性和版权归属;如您发现该文章侵犯了您的权益,可联系我们第一时间进行删除; 5. 本站为非盈利性的个人网站,所有内容不会用来进行牟利,也不会利用任何形式的广告来间接获益,纯粹是为了广大技术爱好者提供技术内容和技术思想的分享性交流网站。