c语言:给定由 n 个整数组成的序列 a1,a2,...,an,求该序列子段和的最大值。当所 有整数均为负值时定义其最大子段和为 0。 依此定义, 例如, 当(a1,a2, a3, a4, a5,a6)=(-2, 11, -4, 13, -5, -2) 时,最大子段和为 20。

时间: 2023-06-16 09:08:37 浏览: 110
这个问题可以使用动态规划来解决。 定义一个数组 dp,其中 dp[i] 表示以第 i 个元素结尾的最大子段和。 初始状态:dp[1] = max(0, a[1])。 状态转移方程:dp[i] = max(dp[i-1]+a[i], 0)。 最终的最大子段和就是 dp 数组中的最大值。 以下是 C 语言代码实现: ```c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #define MAXN 100000 int a[MAXN+1]; int dp[MAXN+1]; int main() { int n, i; scanf("%d", &n); for (i = 1; i <= n; i++) { scanf("%d", &a[i]); } dp[1] = (a[1] > 0) ? a[1] : 0; int max_sum = dp[1]; for (i = 2; i <= n; i++) { dp[i] = (dp[i-1]+a[i] > 0) ? dp[i-1]+a[i] : 0; if (dp[i] > max_sum) { max_sum = dp[i]; } } printf("%d\n", max_sum); return 0; } ```
相关问题

c语言 给定 n 个整数的序列 a1, a2, ..., an, 求这个序列的任意连续子序列的最大和.

您好!针对您的问题,给定一个序列 a1, a2, ..., an,我们可以采用动态规划的方法来求解该序列的任意连续子序列的最大和。 首先,我们定义一个动态规划数组 dp,其中 dp[i] 表示以第 i 个元素结尾的连续子序列的最大和。 接下来,我们可以根据动态规划的思想进行状态转移。对于第 i 个元素,它有两种情况: 1. 如果 dp[i-1] 大于 0,那么 dp[i] = dp[i-1] + ai; 2. 如果 dp[i-1] 小于等于 0,那么 dp[i] = ai。 最后,我们遍历整个序列,并更新 dp 数组中的最大值,即为所求的连续子序列的最大和。 下面是一个使用 C 语言实现的示例代码: ```c #include <stdio.h> int maxSubArraySum(int arr[], int n) { int dp[n]; dp[0] = arr[0]; int maxSum = dp[0]; for (int i = 1; i < n; i++) { if (dp[i - 1] > 0) { dp[i] = dp[i - 1] + arr[i]; } else { dp[i] = arr[i]; } if (dp[i] > maxSum) { maxSum = dp[i]; } } return maxSum; } int main() { int arr[] = {-2, 1, -3, 4, -1, 2, 1, -5, 4}; int n = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]); int maxSum = maxSubArraySum(arr, n); printf("连续子序列的最大和为:%d\n", maxSum); return 0; } ``` 在上述示例代码中,我们给定了一个序列 arr,然后调用 maxSubArraySum 函数来求解该序列的任意连续子序列的最大和。输出结果为该连续子序列的最大和。 希望对您有帮助!如有任何疑问,请随时提出。

给定N个整数序列{A1,A2,A3,...,An},求出子序列(例:Ai-Aj,必须是连续的)中的最大值,C语言

在C语言中,要解决这个问题,我们可以使用动态规划的方法。首先定义一个二维数组dp,其中dp[i][j]表示从索引i到j的子序列的最大差值。我们遍历数组,对于每个元素Ai,更新所有后续元素的dp值,使其要么等于当前元素本身(如果这是新的最大差值),要么加上当前元素减去前一个元素的差值(如果这个新差值更大)。 这是一个简单的算法步骤: 1. 初始化一个二维数组`dp`,大小为`(n+1) x (n+1)`,并将第一行和第一列设置为负无穷大,因为任何元素减去自身都是0,而跨空的差值则不可能大于0。 ```c int dp[n+1][n+1]; for (int i = 0; i <= n; i++) { dp[i][i] = 0; dp[i][i+1] = INT_MIN; } ``` 2. 遍历数组,计算差分并更新dp数组: ```c for (int len = 2; len <= n; len++) { for (int i = 0; i <= n - len; i++) { int j = i + len - 1; dp[i][j] = max(dp[i+1][j], dp[i][j-1]); // 如果不加当前元素,则取较大值 if (dp[i+1][j] != INT_MIN && dp[i][j] < A[j] - A[i]) { // 如果可以加当前元素 dp[i][j] = A[j] - A[i]; // 更新为加了当前元素的新差值 } } } ``` 3. 最终dp[0][n-1]就是所需的最长连续子序列的最大差值。 ```c int result = dp[0][n-1]; ```
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