C++
 Computer >> コンピューター >  >> プログラミング >> C++

C++のプレフィックス和(累積和)を活用してO(n)で最大部分配列和を求める方法


問題概要

正の整数と負の整数が混在する配列が与えられたとき、その配列の中で合計値が最大となる部分配列(連続した要素の並び)の合計を求める問題です。

入力配列が {-12, -5, 4, -1, -7, 1, 8, -3} の場合、合計が最大になる部分配列は {1, 8} となるため、出力は 9 になります。

アルゴリズム

この問題は、プレフィックス和(累積和)を利用することで O(n) の時間計算量で効率的に解くことができます。考え方の核心は、「ある位置 i で終わる部分配列の合計の最大値」は「prefix_sum[i] から、それ以前に現れた最小の累積和を引いた値」で表せるという点です。

具体的な手順は以下の通りです。

  • 入力配列のプレフィックス和(累積和)を計算します。

  • min_prefix_sum = 0、res = −無限大 として初期化します。

  • i = 0 から n−1 までループを回します(n は入力配列のサイズ)。

    • cand = prefix_sum[i] − min_prefix_sum を計算します。

    • cand が res(これまでに見つかった最大部分配列和)より大きければ、res を cand で更新します。

    • prefix_sum[i] が min_prefix_sum(これまでの最小累積和)より小さければ、min_prefix_sum を prefix_sum[i] で更新します。

  • 最後に res を返します。

C++での実装例

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
int maximumSumSubarray(int *arr, int n){
    int minPrefixSum = 0;
    int res = numeric_limits<int>::min();
    int prefixSum[n];
    prefixSum[0] = arr[0];
    for (int i = 1; i < n; i++) {
        prefixSum[i] = prefixSum[i - 1] + arr[i];
    }
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        res = max(res, prefixSum[i] - minPrefixSum);
        minPrefixSum = min(minPrefixSum, prefixSum[i]);
    }
    return res;
}
int main(){
    int arr[] = {-12, -5, 4, -1, -7, 1, 8, -3};
    int n = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]);
    cout << "Result = " << maximumSumSubarray(arr, n) << endl;
    return 0;
}

実行結果

上記のプログラムをコンパイルして実行すると、次の出力が得られます。

Result = 9

計算量

  • 時間計算量:O(n) — 配列を前処理と本処理の合わせて2回走査するだけです。

  • 空間計算量:O(n) — 累積和を格納するための補助配列が必要です。


  1. C++で分割統治法を使って最大部分配列和を求める方法

    正と負の値が混在するデータのリストがあるとします。ここで求めるのは、要素が連続している部分配列(サブアレイ)の中で、合計が最大となるものです。例えば、リストが {-2, -5, 6, -2, -3, 1, 5, -6} の場合、最大部分配列和は 7 となり、これは {6, -2, -3, 1, 5} の合計に相当します。 この問題は、分割統治法(Divide and Conquer)を用いることで効率的に解くことができます。基本的な考え方は以下の通りです。 アルゴリズムの手順 配列を左右の2つの部分に分割する 次の3つの値のうち最大のものを答えとする 左側の部分配列における最大部分配列和

  2. 二分探索(分割統治)アプローチで最大部分配列の合計を求めるC++プログラム

    二分探索は、計算量 O(log n) と非常に高速な探索アルゴリズムで、「分割統治法(divide and conquer)」という原理に基づいて動作します。このアルゴリズムが正しく機能するためには、対象となるデータ集合があらかじめソート済みである必要があります。 二分探索では、データ集合の中央にある要素と目的の要素を比較しながら特定の項目を探します。一致すればそのインデックスを返し、中央の要素の方が大きければ中央より左側の部分配列を、そうでなければ右側の部分配列を探索します。この処理を部分配列に対して繰り返し、探索範囲がゼロになるまで続けます。 本記事で紹介するのは、この分割統治の考え方を応