求一個序列的最大子序列和，這個可以有幾種方法都可以去求解，這里我提供兩種方法給大家。

假如這個序列是{1，-2，3，4}，顯然最大子序列和是7，那么這個要怎么去計算呢？

第一種方法就是順序求取，可以先算一下只有一個元素的最大值是多少，再算一下連續兩個元素的最大值是多少，再算一下連續三個元素的最大值是多少 ，直到n個元素全部都取完。用一個數組來保存連續一個，連續兩個，連續n個的和的最大值，代碼如下。

#include<iostream> using namespace std; const int N=-1e6+2; int main() {int n;cin >> n;int a[n];for(int i=0;i<n;i++){cin >> a[i];}int b[n];for(int i=0;i<n;i++){b[i]=N;for(int j=0;j<n-i;j++){int sum=0;for(int k=j;k<=j+i;k++){sum+=a[k];}if(sum>b[i]){b[i]=sum;}}}int m=b[0];for(int i=1;i<n;i++){if(m<b[i]){m=b[i];}}cout << m;return 0; }

為了提高效率，可以用兩個for就可以實現，最大值不用數組表示，用一個變量max1，保存一下。

#include<iostream> const int N=1e6+1; using namespace std; int main() {int n;cin >> n;int a[n];for(int i=0;i<n;i++){cin >> a[i];}int max1=-N;for(int i=0;i<n;i++){int sum=0;for(int j=i;j<n;j++){sum+=a[j];if(max1<sum){max1=sum;}}}cout << max1;return 0; }

最后，給大家提供一下最簡單的方法，用動態規劃就可以做，做動態規劃最重要的就是要找到狀態轉移方程，這個問題的狀態轉移方程就是

dp[i]=a[i]+dp[i-1]或者是dp[i]=a[i],代碼如下

#include<iostream> #include<algorithm> const int N=1e6; using namespace std; int main() {int n;cin >> n;int a[n];int dp[n];for(int i=0;i<n;i++){cin >> a[i];dp[i]=a[i];}int max1=-N;for(int i=1;i<n;i++){dp[i]=max(dp[i-1]+a[i],a[i]);if(max1<dp[i]){max1=dp[i];}}cout << max1;return 0; }

　　這個只用了一個for就可以實現了，效率相比前面幾個都提高了不少。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的求连续序列的最大子序列和的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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