Max Sum Plus Plus
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Given a consecutive number sequence S 1, S 2, S 3, S 4 ... S x, ... S n (1 ≤ x ≤ n ≤ 1,000,000, -32768 ≤ S x ≤ 32767). We define a function sum(i, j) = S i + ... + S j (1 ≤ i ≤ j ≤ n).
Now given an integer m (m > 0), your task is to find m pairs of i and j which make sum(i 1, j 1) + sum(i 2, j 2) + sum(i 3, j 3) + ... + sum(i m, j m) maximal (i x ≤ i y ≤ j x or i x ≤ j y ≤ j x is not allowed).
But I`m lazy, I don't want to write a special-judge module, so you don't have to output m pairs of i and j, just output the maximal summation of sum(i x, j x)(1 ≤ x ≤ m) instead. ^_^
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【問題描述】----最大M子段和問題
給定由 n個整數(可能為負整數)組成的序列a1,a2,a3,……,an,以及一個正整數 m,要求確定序列 a1,a2,a3,……,an的 m個不相交子段,
使這m個子段的總和達到最大,求出最大和。
題解:轉自http://www.cnblogs.com/peng-come-on/archive/2012/01/15/2322715.html
動態規划的思想。
1.基本思路:
首先,定義數組num[n],dp[m][n].
num[n]用來存儲n個整數組成的序列.
dp[i][j]用來表示由前 j項得到的含i個字段的最大值,且最后一個字段以num[j]項結尾。仔細想想,我們可以知道:
dp[i][j]=max(dp[i][j-1]+num[j],dp(i-1,t)+num[j]) 其中i-1<=t<=j-1.
(因為必須是以 num[j] 結尾的,所以num[j]一定屬於最后一個子段,即要么自己獨立成一個子段,要么與前邊以num[j-1]結尾的子段聯合)
所求的最后結果為 max( dp[m][j] ) 其中1<=j<=n.
但是,我們會發現,當n非常大時,這個算法的時間復雜度和空間復雜度是非常高的,時間復雜度近似為O(m*n^2),
空間復雜度近似為O(m*n).因此,我們需要優化算法來降低時間復雜度和空間復雜度.
2.優化算法:
(1)節省時間
由基本思路,我們可以知道,dp[i][j]=max(dp[i][j-1]+num[j],dp(i-1,t)+num[j]),其中i-1<=t<=j-1.我們只要找到dp[i][j-1]
和dp[i-1][t]的最大值加上num[j]即為dp[i][j].所以,定義一個數組pre_max[n],用pre_max[j-1]來表示求解dp[i][j]時dp[i-1][t]
的最大值,則dp[i][j]=max(pre_max[j-1],dp[i][j-1])+num[j].
特別注意,pre_max[n]這個位置的存儲空間是始終用不到的,因此可以用來存儲其他數值,在接下來會用到。
在求解dp[i][j]的同時,我們可以計算出dp[i][t];i<=t<=j的最大值,這個最大值在計算dp[i+1][j+1]的時候需要作為pre_max[j]的
形式被使用,我們先把它存在pre_max[n]中。
你可能會問:為什么不把它直接放在pre_max[j]中呢?因為你接下來需要計算dp[i][j+1]的值,需要用到pre_max[j]中原來的值,
如果你把它存在這里,就會覆蓋掉計算dp[i][j+1]所需要的那個值。所以,先把它放在pre_max[n]中。
當我們計算完dp[i][j+1]之后,就會發現pre_max[j]中的值已經沒有用處了,我們可以把它更新為計算dp[i+1][j+1]所需要的那個值,
即之前放在pre_max[n]中的那個值,即執行pre_max[j]=pre_max[n].
這樣我們就節省了計算最大值時付出的時間代價。
(2)節省空間
通過時間的節省,我們突然間發現程序執行結束后pre_max[n]的值即為最后的結果,pre_max[n]數組才是我們希望求解的,
dp[m][n]這個龐大的數組已經不是那么重要了,因此,我們現在用整型數tmp來代替dp[m][n],用來臨時存儲dp[i][j]的值,
作為求解pre_max[n]的中介。
這樣就節省了dp[i][j]占用的極大的空間.
代碼一:
1 #include <cstdio> 2 #include <iostream> 3 const int MAX = 1000005; 4 5 using namespace std; 6 7 int num[MAX], pre_max[MAX]; 8 9 inline int max(int a, int b) 10 { 11 return a > b ? a : b; 12 } 13 14 int DP(int n, int m) 15 { 16 for(int i = 1; i <= m; ++i) 17 { 18 /*****初始化*****/ 19 int tmp = 0; 20 for(int k = 1; k <= i; ++k) 21 tmp += num[k]; 22 pre_max[n] = tmp; 23 24 for(int j = i+1; j <= n; ++j) 25 { 26 tmp = max(pre_max[j-1], tmp) + num[j]; 27 pre_max[j-1] = pre_max[n]; 28 pre_max[n] = max(pre_max[n], tmp); 29 } 30 } 31 return pre_max[n]; 32 } 33 34 int main() 35 { 36 int n, m; 37 while(~scanf("%d%d", &m, &n)) 38 { 39 for(int i = 1; i <= n; ++i) 40 { 41 scanf("%d", &num[i]); 42 pre_max[i] = 0; 43 } 44 printf("%d\n", DP(n, m)); 45 } 46 return 0; 47 }
代碼二:(討論區粘的)
1 #include<iostream> 2 #include<climits> 3 #include<cstring> 4 #include<cstdio> 5 #include<cstdlib> 6 using namespace std; 7 int max(int *a,int m,int n) 8 { 9 int *c; 10 int *p; 11 int max, i, j; 12 c=new int[n+1]; 13 p=new int[n+1]; 14 for(i=0; i<n+1; i++) 15 p[i]=0; 16 c[0]=0; 17 for(i=1; i<=m; ++i) 18 { 19 max=INT_MIN; 20 for(j = i; j <= n; ++j) 21 { 22 if(c[j-1]< p[j-1]) 23 c[j]= p[j-1]+a[j-1]; 24 else 25 c[j]=c[j-1]+a[j-1]; 26 p[j-1]=max; 27 if(max<c[j]) 28 max=c[j]; 29 } 30 p[j-1]=max; 31 } 32 delete []p; 33 delete []c; 34 return max; 35 } 36 int main() 37 { 38 int n,m,i,*d; 39 while(cin>>m>>n) 40 { 41 d=new int[n]; 42 for(i=0;i<n;++i) 43 cin>>d[i]; 44 cout<<max(d, m, n)<<endl; 45 delete [] d; 46 } 47 return 0; 48 }