最大子列和问题

问题陈述：

　　给定N个整数的序列{A₁, A₂, ... , A_N}，求函数ƒ(i, j) = max{0, A_i + A_i+1 + ... + A_j}(1<=i<j<=N)的最大值。

问题分析：

　　求给定数列的最大子列和。

算法设计：

算法1：计算每个子列的和

时间复杂度: T(N) = O(N²)

 1 int MaxSubSeqSum(int arr[], int n) {
 2     int i, j, currentSum, maxSum = 0;
 3     for(i=0; i<N-1; i++) { /* i是子列左端的位置 */
 4         currentSum = 0; /* currentSum是从A[i]到A[j]的子列和 */
 5         for(j=i; j<N; j++) { /* j是子列右端位置 */
 6             currentSum += arr[j];
 7             if(currentSum > maxSum){
 8                 maxSum = currentSum; //更新maxSum
 9             }
10         }
11     }
12     return maxSum;
13 }

算法2：递归分而治之

将数列分为两部分，分别求出左右两侧的最大子数列，再求出跨越分界线的最大子数列，比较三者最大值即为所求的最大子数列。

时间复杂度: T(N) = O(NlogN)

 1 int MaxSubSeqSum(int arr[], int left, int right) {
 2     if(left == right){
 3         if(arr[left] > 0){
 4             return arr[left];
 5         }else {
 6             return 0;
 7         }
 8     }
 9 
10     int center = (left + right) / 2;
11     int leftMaxSum = MaxSubSeqSum(arr, left, center); /* 分界线左侧最大子数列 */
12     int rigthMaxSum = MaxSubSeqSum(arr, center+1, right); /* 分界线右侧最大子数列 */
13 
14     /* 以分界线往左求最大子数列 */
15     int leftBorderSum = 0, maxLeftBorderSum = 0;
16     for(int i=center; i>=left; i--) {
17         leftBorderSum += arr[i];
18         if(leftBorderSum > maxLeftBorderSum){
19             maxLeftBorderSum = leftBorderSum;
20         }
21     }
22 
23     /* 以分界线往右求最大子数列 */
24     int rightBorderSum = 0, maxRightBorderSum = 0;
25     for(int j=center+1; j<=right; j++) {
26         rightBorderSum += arr[j];
27         if(rightBorderSum > maxRightBorderSum) {
28             maxRightBorderSum = rightBorderSum;
29         }
30     }
31 
32     /* 跨越分界线最大子数列和 */
33     int maxBorderSum = maxLeftBorderSum + maxRightBorderSum;
34 
35     return maxSum(leftMaxSum, rigthMaxSum, maxBorderSum);
36 }
37 
38 /*
39 **  返回a, b, c三者最大值
40 */
41 int maxSum(int a, int b, int c){
42     if(a > b) {
43         a = b;
44     }
45     if(a > c) {
46         return a;
47     }else {
48         return c;
49     }
50 }

时间复杂度计算：

T(N) = 2 * T(N/2) + cN

　　 = 2² * T(N/2²) + c2N

　　 = 2^k* T(N/2^k) + ckN 其中 N/2^k = 1

= N * T(1) + cNlog₂N

　　 = O(NlogN)

算法3：在线处理(每输入一个数据就进行即时处理)

时间复杂度: T(N) = O(N)

 1 int MaxSubSeqSum(int arr[], int n) {
 2     int currentSum, maxSum;
 3     currentSum = maxSum = 0;
 4     for(int i=0; i<n; i++) {
 5         currentSum += arr[i];  /* 向右累加 */
 6         if(currentSum > maxSum) {  /* 发现更大值 更新最大值 */
 7             maxSum = currentSum;
 8         }else if(currentSum < 0){  /* 如果当前子列为负 舍弃 置零 */
 9             currentSum = 0;
10         }
11     }
12     return maxSum;
13 }