最大子序列的和演算法-時間複雜度O(n)
#include<iostream> using namespace std; int MaxSubseqSum(int ar[],int n){ int ThisSum=0,MaxSum=0; for(int i=0;i<n;i++){ ThisSum+=ar[i]; if(ThisSum>MaxSum) MaxSum=ThisSum; else if(ThisSum<0) ThisSum=0; } return MaxSum; } int main(){ int a[]={-1,3,-2,4,-6,1,6,-1,9,-7}; int lena=sizeof(a)/sizeof(a[0]); cout<<MaxSubseqSum(a,lena); return 0; }
利用分治演算法(歸併排序)的時間複雜度是O(n log n)
相關推薦
最大子序列的和演算法-時間複雜度O(n)
#include<iostream> using namespace std; int MaxSubseqSum(int ar[],int n){ int ThisSum=0,MaxSu
最大子列和(時間複雜度)程式碼實現及結果對比
題目:給定N個整數的序列{A1,A2,A3...ANA_1,A_2,A_3...A_NA1,A2,A3...AN}, 求函式f(i,j)=max(0,Σk=1jAk)f(i,j)=max(0,\Sigma_{k=1}^jA_k)f(i,j)=max(0,
並行排序演算法——時間複雜度O(n)的排序法
最近老師講了並行的排序演算法,讓我對這個原來不是很瞭解的排序演算法產生了濃厚的興趣。並行排序方法,是指採用平行計算的方法對一組資料進行排序,理論上是在類似內排序的環境下,採用多核並行的方法讓時間降低,排序的複雜度最好的情況下能降低至O(n)左右。 排序的實質
最長遞增子序列優化演算法(時間複雜度為nlgn)C++實現
最長遞增子序列優化演算法(時間複雜度為nlgn) // 最長遞增子序列優化演算法.cpp : Defines the entry point for the console application. /
演算法:演算法的概述和演算法時間複雜度分析
演算法:演算法的概述和演算法時間複雜度分析 我是一名在校大學生,學習到了演算法這門課程,想整理一些筆記和大家分享,各位大佬不喜勿噴,僅供參考,希望能對大家有所幫助。 演算法,什麼是演算法 ? 它是求解問題的一系列計算步驟,用來將輸入的資料轉換成輸出結果。我總結關於演算法,有
單鏈表的刪除演算法時間複雜度O(1)和O(n)
平時我們在計算單鏈表的第i個節點刪除時間複雜度時一般認為是O(n),過程如下 1.先從頭節點開始遍歷連結串列,找到第i-1個節點 2.將第i-1節點next指向第i個節點的next 可以看到時間主要花在了遍歷連結串列上 如果我們已經拿到了要刪除的第i個節點Node(i),
Manacher演算法,最長迴文串,時間複雜度O(n)
最長迴文子串 問題 對於一個字串,請設計一個高效演算法,計算其中最長迴文子串的長度。 給定字串A以及它的長度n,請返回最長迴文子串的長度。 測試樣例: “abc1234321ab”,12 返回:7 中心擴充套件到Manache
1134 最長遞增子序列(時間複雜度O(n*log(n))
基準時間限制:1 秒 空間限制:131072 KB 分值: 0 難度:基礎題 Description 給出長度為N的陣列,找出這個陣列的最長遞增子序列。(遞增子序列是指,子序列的元素是遞增的) 例如:5 1 6 8 2 4 5 10,最長遞增
尋找主元素演算法(時間複雜度O(N),C#)
主元素問題:大小為N的陣列A,其主要元素是一個出現次數超過N/2的元素。 最近在學習演算法,書上發現這樣一道題,並且提供了一種遞迴演算法的概要,但是感覺不是特別好(遞迴判斷(時間複雜度大於O(N)了),還要對N的奇偶做出判斷以及使用附加陣列B),網上看了一下有一個SEO排行最靠前的(不說名字了,
BFPRT演算法:時間複雜度O(n)求第k小的數字(分治演算法+快排)
去年寫了一篇《分治演算法 求第 k k k小元素
一個時間複雜度O(n),空間複雜度為O(1)的排序演算法
其實就是利用Hash的思想,開闢一個固定長度的hash陣列用於標記待排序陣列的資料元素是否出現過。由於固定長度的hash陣列,所以空間複雜度與待排序陣列資料規模n沒有關係,也就是說空間複雜度為O(1)。
計數排序,傳說中時間複雜度O(n+k)的排序演算法
基本思想 假設數序列中小於元素a的個數為n,則直接把a放到第n+1個位置上。當存在幾個相同的元素時要做適當的調整,因為不能把所有的元素放到同一個位置上。計數排序假設輸入的元素都是0到k之間的整數。 回到頂部 參考程式碼 #include &
八大排序演算法JAVA實現(時間複雜度O(n-logn)篇)
本文講述時間複雜度為n*logn的排序演算法:歸併排序、快速排序、堆排序以及希爾排序的原理、Java實現以及變形應用。 一、歸併排序 原理:把兩個有序數列合併為一個有序數列。需遞迴實現。 Java實現: 1 public int[] mergeSort(in
八大排序演算法JAVA實現(時間複雜度O(n-n)篇)
本文主要描述3個時間複雜度為n2的排序演算法:氣泡排序、選擇排序、插入排序。 1.氣泡排序:由陣列頭部開始,一次比較兩個元素,如果他們的順序錯誤就把他們交換過來。每次交換完成後,當前陣列最大值就會被放在最後。 1 public int[] bubbleSort
時間複雜度O(n)什麼意思
時間複雜度O(n)什麼意思 2018年11月29日 14:55:38 Super_King_ 閱讀數:33 標籤: 演算法時間複雜度 更多 個人分類: 後端 時間複雜度 演算法分析 同一問題可用不同演算法
找出大陣列array中第k大的元素(要求時間複雜度O(n))
具體的程式碼實現:import java.util.Stack; /** * @author wuwh * @date createTime:2016年3月6日 上午12:23:14 */ public class KthBiggest { public static
判斷一個數是不是素數 埃拉託斯特尼篩法 時間複雜度 O(n*lglgn)
說明: 素數的定義:質數(prime number)又稱素數。一個大於1的自然數,除了1和它本身外,不能被其他自然數整除,換句話說就是該數除了1和它本身以外不再有其他的因數;否則稱為合數。 最小的素數是2,最小的合數是4 方法一: 根據素數的定義,判斷數n是不是素數,我們
Morris遍歷詳解——二叉樹先序中序後序遍歷( 時間複雜度O(N),空間複雜度O(1) )
Morris二叉樹遍歷: 來到當前的節點:Cur 如果Cur無左孩子,Cur向右移動 (Cur = Cur.right) 如果Cur有左孩子,找到Cur左子樹上最右的節點,記為 mostright
陣列中只出現一次的數字,時間複雜度O(n),空間複雜度O(1)的解法
題目:一個整型數組裡除了兩個陣列外,其他的數字都出現了兩次,要找出這兩個數字。 異或運算有一個性質:任何數異或它自己,結果都是0;這樣如果題目變成只有一個數字只出現一次,其他數字均出現兩次,這樣我們從頭到尾異或陣列中的每一個數字,那麼最終的結果就是隻出現一次的數字
將N個字元的陣列,迴圈右移K位。時間複雜度O(N)。
將N個字元的陣列,迴圈右移K位。時間複雜度O(N) eg:str[]=”abcde123”,右移3位 1、旋轉abcde->edcba 2、旋轉123->321 3、整體旋轉