C++で厳密に増加するサブアレイの最大合計を見つける
n個の整数の配列があるとします。厳密に増加するサブ配列の最大合計を求めます。したがって、配列が[1、2、3、2、5、1、7]のような場合、合計は8になります。この配列には、厳密に増加する3つのサブ配列があります。これらは{1、2、3}、{2 、5}および{1、7}。最大合計サブ配列は{1、7}
です。この問題を解決するには、最大合計と現在の合計を追跡する必要があります。各要素arr[i]について、これがarr [i – 1]より大きい場合は、これを現在の合計に加算します。それ以外の場合、arr[i]は別のサブアレイの開始点です。したがって、現在の合計を配列として更新します。現在の合計を更新する前に、必要に応じて最大合計を更新します。
例
#include<iostream> using namespace std; int maximum(int a, int b){ return (a>b)?a:b; } int maximum_sum_incr_subarr(int array[] , int n) { int max_sum = 0; int current_sum = array[0] ; for (int i=1; i<n ; i++ ) { if (array[i-1] < array[i]) current_sum = current_sum + array[i]; else { max_sum = maximum(max_sum, current_sum); current_sum = array[i]; } } return max(max_sum, current_sum); } int main() { int arr[] = {1, 2, 3, 2, 5, 1, 7}; int n = sizeof(arr)/sizeof(arr[0]); cout << "Maximum sum : " << maximum_sum_incr_subarr(arr , n); }
出力
Maximum sum : 8
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C++の二分木で最大垂直和を見つける
二分木があるとします。タスクは、垂直順序トラバーサルのすべてのノードの合計の最大値を出力することです。したがって、ツリーが以下のようになっている場合- 垂直方向の走査は-のようなものです 4 2 1 + 5 + 6 = 12 3 + 8 = 11 7 9 ここでの最大値は12です。アプローチは単純です。垂直順序トラバーサルを実行してから、合計を見つけて最大値を確認します。 例 #include<iostream> #include<map> #include<vector> #include<queue> using namespace
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二分探索アプローチを使用して最大サブアレイ合計を見つけるC++プログラム
二分探索は、実行時の複雑さがΟ(log n)の高速検索アルゴリズムです。この検索アルゴリズムは、分割統治の原則に基づいて機能します。このアルゴリズムが正しく機能するためには、データ収集がソートされた形式である必要があります。 バイナリ検索は、コレクションの真ん中のアイテムを比較することによって特定のアイテムを検索します。一致する場合は、アイテムのインデックスが返されます。中央のアイテムがアイテムよりも大きい場合、そのアイテムは中央のアイテムの左側にあるサブ配列で検索されます。それ以外の場合、アイテムは中央のアイテムの右側のサブ配列で検索されます。このプロセスは、サブアレイのサイズがゼロになる