最大子序列的求解-算法之一分析

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要求:给定整数序列,求解其中最大子序列(连续的序列)。
利用“分治”和递归的思想求解,在《数据结构与算法分析(Java 语言描述)》Page29,作者给出了具体的 java 代码。总体思路是,原序列的子序列存在于三处,左、右和跨中点。将序列从中点分割,分别用递归求出左右最大的子序列;分别求出包含左侧和右侧包含中点端点的最大子序列,求和即是跨中点的最大子序列。最后三者中的最大者即为答案。这三个步骤分别表示为①、②、③。
程序中,maxSumRec 为递归函数,函数开始为是否到达递归基准的 if 判断语句,然后分别是两个递归语句,执行步骤①②。对于递归而言,递归语句后边的语句不再执行,从递归语句处直接返回程序开始进行递归,直到到达基准语句,执行 return 跳出函数。递归语句计算出 maxLeftSum 和 maxRightSum。
函数中,递归语句后边的部分计算步骤③,在 for 循环中,固定中点端点,分别想左右两侧循环求和,利用 if 语句来更新包含中心端点的 maxLeftBorderSum 和 maxRightBorderSum。两个 变量求和即是③的最大子序列。
最后,求出最大者即可。整个程序给人的启发是,如果按照这种思路,我可能会对步骤①②和③分别定义函数。而作者很巧妙的定义一个函数,利用递归的执行特性,将函数前后分隔开来。测试函数在调用 maxSumRec 函数时,传入的参数为(a,0,a.length-1),这样可以首先计算①②。在递归结束得到 maxLeftSum 和 maxRightSum 后,继续执行递归语句后的部分,计算步骤③。从感官上,程序更加简洁,没有多余的函数和调用。
启发之二,使用递归的时候,需要在递归语句前边,提前设置好到达基准的条件(if,return/break),以便适时完成递归,跳出递归函数。

正文完
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