标签:动态规划 elf 数据 计算 lines desc gen names 情况
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4
0 -2 -7 0 9 2 -6 2
-4 1 -4 1 -1
8 0 -2
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15
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在一维情况下最大连续子段和的求法是从左到有顺序扫描数据,以0为边界,当累加和小于0时则重置为0.动态规划的状态转移方程为
s=max{si-1+ai,ai}。该方程和前面的描写叙述是等价的。本题是对一维最大子段和的扩展,思路是从上到下找出全部的连续行(如第i行到第j行)。然后计算每列从第i行到第j行的和,之后对这n个列的和进行一维最大子段和的计算,并找出最大的值。
最大子矩阵,首先一行数列非常easy求最大的子和。我们要把矩阵转化成一行数列,就是从上向下在输入的时候取和。map[i][j]表示在J列从上向下的数和,这样就把一列转化成了一个点,再用双重,循环,随意i行j列開始的一排数的最大和,就是终于的最大和
如果最大子矩阵的结果为从第r行到k行、从第i列到j列的子矩阵。例如以下所看到的(ari表示a[r][i],如果数组下标从1開始):
| a11 …… a1i ……a1j ……a1n |
| a21 …… a2i ……a2j ……a2n |
| . . . . . . . |
| . . . . . . . |
| ar1 …… ari ……arj ……arn |
| . . . . . . . |
| . . . . . . . |
| ak1 …… aki ……akj ……akn |
| . . . . . . . |
| an1 …… ani ……anj ……ann |
那么我们将从第r行到第k行的每一行中同样列的加起来,能够得到一个一维数组例如以下:
(ar1+……+ak1, ar2+……+ak2, ……,arn+……+akn)
由此我们能够看出最后所求的就是此一维数组的最大子断和问题,到此我们已经将问题转化为上面的已经攻克了的问题了。
#include <iostream>
using namespace std;
#define M 110
int main()
{
int a[M][M]={0},c[M][M]={0}; //a[M][M]用来存数,c[M][M]就是存这行到这一列的和。
int i,j,n,max=0,sum,k;
scanf("%d",&n);
for(i=0;i<n;i++)
for(j=1;j<=n;j++)
{
scanf("%d",&a[i][j-1]);
c[i][j]=c[i][j-1]+a[i][j-1]; //一行的下一个数和上面全部数的和。
}
for(i=0;i<n;i++)
for(j=i;j<=n;j++)
{
sum=0;
for(k=0;k<n;k++)
{
sum+=c[k][j]-c[k][i];
if(sum<0) sum=0; //小于0就相当于不用取了,直接去掉
else if(sum>max) max=sum;
}
}
printf("%d\n",max);
return 0;
}
标签:动态规划 elf 数据 计算 lines desc gen names 情况
原文地址:http://www.cnblogs.com/ljbguanli/p/6834598.html