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算法第二章上机实践报告
内容导读
互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了算法第二章上机实践报告,小编现在分享给大家,供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含1744字,纯文字阅读大概需要3分钟。
内容图文
1,实践题目名称
最大子列和问题
问题描述
给定K个整数组成的序列{ N?1??, N?2??, ..., N?K?? },“连续子列”被定义为{ N?i??, N?i+1??, ..., N?j?? },其中 1≤i≤j≤K。“最大子列和”则被定义为所有连续子列元素的和中最大者。例如给定序列{ -2, 11, -4, 13, -5, -2 },其连续子列{ 11, -4, 13 }有最大的和20。现要求你编写程序,计算给定整数序列的最大子列和。 本题旨在测试各种不同的算法在各种数据情况下的表现。各组测试数据特点如下:
-
数据1:与样例等价,测试基本正确性;
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数据2:102个随机整数;
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数据3:103个随机整数;
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数据4:104个随机整数;
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数据5:105个随机整数;
输入格式:
输入第1行给出正整数K (≤100000);第2行给出K个整数,其间以空格分隔。
输出格式:
在一行中输出最大子列和。如果序列中所有整数皆为负数,则输出0。
输入样例:
6 -2 11 -4 13 -5 -2
输出样例:
20
算法描述
采用分治法,将原问题分成相同结构的子问题,进行递归求出最佳答案,再将子问题的解合并,得到原问题的答案。
本道题当中将序列从中间分开,分成左半边序列和右半边序列。递归计算左段最大子段和leftmax,右段最大子段和rightmax。
s1为左边left至middle的最大和,从middle开始逐个往左累加,刷新最大和;s2为middle+1至right边界的最大和,从middle+1开始逐个往右累加,刷新最大和;s3为横跨左右两段的最大和。
最后比较以上三个数据,取最大值作为最大子段和
算法时间及空间复杂度分析(要有分析过程)
分治法 计算左右两边的子段最大值再合并时间复杂度 O(nlogn)
分治法:拆分问题 把原规模为n的问题以middle为中心 拆分成两部分 T(n)= O(1);求解子问题:从middle开始往left累加,得到最大和:时间为O(n),右半边也是O(n)合并子问题:T(n)= 2T(n/2)+ O(n)。通过计算得出:T(n)= O(nlogn)
心得体会(对本次实践收获及疑惑进行总结)
本次编程在考虑情况方面没有全面,只考虑了最大值是横跨左右的,没有考虑到只存在于左端或者右端的情况,再加上PTA上给的测试数据和测试点的问题,我们代码能够过,但是其实是不对的。希望在之后的编程中考虑完整的情况。
内容总结
以上是互联网集市为您收集整理的算法第二章上机实践报告全部内容,希望文章能够帮你解决算法第二章上机实践报告所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错,欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。
内容备注
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