Algorithm：C++語言實現之求最大連續子數組(暴力法、分治法、分析法、動態規劃法)

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目錄

求最大連續子數組

T1、code暴力法 ?O(n3)

T2、分治法 ? O( n*log(n) )

T3、分析法 ? O(n)

T4、動態規劃法 ?O(n)

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求最大連續子數組

給定一個數組A[0,…,n-1]，求A的連續子數組，使得該子數組的和最大。
例如，數組： 1, -2, 3, 10, -4, 7, 2, -5；最大子數組：3, 10, -4, 7, 2

T1、code暴力法 ?O(n3)

時間復雜度O(n3)

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T2、分治法 ? O( n*log(n) )

將數組從中間分開，那么最大子數組要么完全在左半邊數組，要么完全在右半邊數組，要么跨立在分界點上。
完全在左數組、右數組遞歸解決。
跨立在分界點上：實際上是左數組的最大后綴和右數組的最大前綴的和。因此，從分界點向前掃，向后掃即可。
分治算法復雜度

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T3、分析法 ? O(n)

邏輯推理的算法應用

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T4、動態規劃法 ?O(n)

記S[i]為以A[i]結尾的數組中和最大的子數組則：S[i+1] = max(S[i]+A[i+1], A[i+1])
S[0]=A[0]
遍歷i： 0≤i ≤n-1
動態規劃：最優子問題
時間復雜度：O(n)

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的Algorithm：C++语言实现之求最大连续子数组(暴力法、分治法、分析法、动态规划法)的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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