利用C語言來求最大連續(xù)子序列乘積的方法
題目描述:給一個浮點數(shù)序列,取最大乘積連續(xù)子串的值,例如 -2.5,4,0,3,0.5,8,-1,則取出的最大乘積連續(xù)子串為3,0.5,8。也就是說,上述數(shù)組中,3 0.5 8這3個數(shù)的乘積3*0.5*8=12是最大的,而且是連續(xù)的。
提醒:此最大乘積連續(xù)子串與最大乘積子序列不同,請勿混淆,前者子串要求連續(xù),后者子序列不要求連續(xù)。也就是說:最長公共子串(Longest CommonSubstring)和最長公共子序列(LongestCommon Subsequence,LCS)的區(qū)別:
子串(Substring)是串的一個連續(xù)的部分,子序列(Subsequence)則是從不改變序列的順序,而從序列中去掉任意的元素而獲得的新序列;
更簡略地說,前者(子串)的字符的位置必須連續(xù),后者(子序列LCS)則不必。比如字符串“ acdfg ”同“ akdfc ”的最長公共子串為“ df ”,而它們的最長公共子序列LCS是“ adf ”,LCS可以使用動態(tài)規(guī)劃法解決。
解答:
解法一、窮舉,所有的計算組合:
或許,讀者初看此題,自然會想到最大乘積子序列問題類似于最大子數(shù)組和問題:http://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/6444021,可能立馬會想到用最簡單粗暴的方式:兩個for循環(huán)直接輪詢。
解法二、雖說類似于最大子數(shù)組和問題,但實際上具體處理起來諸多不同。為什么呢,因為乘積子序列中有正有負也還可能有0。我們可以把問題簡化成這樣:數(shù)組中找一個子序列,使得它的乘積最大;同時找一個子序列,使得它的乘積最?。ㄘ摂?shù)的情況)。因為雖然我們只要一個最大積,但由于負數(shù)的存在,我們同時找這兩個乘積做起來反而方便。也就是說,不但記錄最大乘積,也要記錄最小乘積。So,我們讓maxCurrent表示當前最大乘積的candidate,minCurrent反之,表示當前最小乘積的candidate,而maxProduct則記錄到目前為止所有最大乘積candidates的最大值。(以上用candidate這個詞是因為只是可能成為新一輪的最大/最小乘積)由于空集的乘積定義為1,在搜索數(shù)組前,maxCurrent,minCurrent,maxProduct都賦為1。
假設(shè)在任何時刻你已經(jīng)有了maxCurrent和minCurrent這兩個最大/最小乘積的candidates,新讀入數(shù)組的元素x(i)后,新的最大乘積candidate只可能是maxCurrent或者minCurrent與x(i)的乘積中的較大者,如果x(i)<0導(dǎo)致maxCurrent<minCurrent,需要交換這兩個candidates的值。當任何時候maxCurrent<1,由于1(空集)是比maxCurrent更好的candidate,所以更新maxCurrent為1,類似的可以更新minCurrent。任何時候maxCurrent如果比最好的maxProduct大,更新maxProduct。
解法三、本題除了上述類似最大子數(shù)組和的解法,也可以直接用動態(tài)規(guī)劃求解(其實,上述的解法一本質(zhì)上也是動態(tài)規(guī)劃,只是解題所表現(xiàn)出來的具體形式與接下來的解法二不同罷了。這個不同就在于下面的解法二會寫出動態(tài)規(guī)劃問題中經(jīng)典常見的DP方程,而解法一是直接求解)。具體解法如下:
假設(shè)數(shù)組為a[],直接利用動歸來求解,考慮到可能存在負數(shù)的情況,我們用Max來表示以a結(jié)尾的最大連續(xù)子串的乘積值,用Min表示以a結(jié)尾的最小的子串的乘積值,那么狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程為:
Max=max{a, Max[i-1]*a, Min[i-1]*a};
Min=min{a, Max[i-1]*a, Min[i-1]*a};
初始狀態(tài)為Max[1]=Min[1]=a[1]。
下面來看一道具體的ACM題目
題目
題目描述:
給定一個浮點數(shù)序列(可能有正數(shù)、0和負數(shù)),求出一個最大的連續(xù)子序列乘積。
輸入:
輸入可能包含多個測試樣例。
每個測試樣例的第一行僅包含正整數(shù) n(n<=100000),表示浮點數(shù)序列的個數(shù)。
第二行輸入n個浮點數(shù)用空格分隔。
輸入數(shù)據(jù)保證所有數(shù)字乘積在雙精度浮點數(shù)表示的范圍內(nèi)。
輸出:
對應(yīng)每個測試案例,輸出序列中最大的連續(xù)子序列乘積,若乘積為浮點數(shù)請保留2位小數(shù),如果最大乘積為負數(shù),輸出-1。
樣例輸入:
7 -2.5 4 0 3 0.5 8 -1 5 -3.2 5 -1.6 1 2.5 5 -1.1 2.2 -1.1 3.3 -1.1
樣例輸出:
12 64 8.78
思路
最大連續(xù)子序列乘積和最大連續(xù)子序列和不同,這里先回憶一下最大連續(xù)子序列和的最優(yōu)解結(jié)構(gòu):
最大連續(xù)子序列和
我們用sum[i]來表示以arr[i]結(jié)尾的最大連續(xù)子序列和,則狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程為:
最大連續(xù)子序列乘積
考慮存在負數(shù)的情況(ps:負負會得正),因此我們用兩個輔助數(shù)組,max[i]和min[i],max[i]來表示以arr[i]結(jié)尾的最大連續(xù)子序列乘積,min[i]來表示以arr[i]結(jié)尾的最小連續(xù)子序列乘積,因此狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程為:
and
有了狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程,dp代碼就很容易實現(xiàn)了,看到這里還不理解的同學(xué),我建議你多花點時間用在算法學(xué)習(xí)上吧!
AC代碼
#include <stdio.h> #include <stdlib.h> double maxNumInThree(double a, double b, double c) { double max; max = (a > b) ? a : b; max = (max > c) ? max : c; return max; } double minNumInThree(double a, double b, double c) { double min; min = (a < b) ? a : b; min = (min < c) ? min : c; return min; } int main(void) { int i, n; double *arr, *max, *min, res; while (scanf("%d", &n) != EOF) { arr = (double *)malloc(sizeof(double) * n); max = (double *)malloc(sizeof(double) * n); min = (double *)malloc(sizeof(double) * n); for (i = 0; i < n; i ++) scanf("%lf", arr + i); // 動態(tài)規(guī)劃求最大連續(xù)子序列乘積 max[0] = min[0] = res = arr[0]; for (i = 1; i < n; i ++) { max[i] = maxNumInThree(arr[i], max[i - 1] * arr[i], min[i - 1] * arr[i]); min[i] = minNumInThree(arr[i], max[i - 1] * arr[i], min[i - 1] * arr[i]); if (max[i] > res) res = max[i]; } if (res >= 0) { // 判斷是否為浮點數(shù) if ((res - (int)res) == 0) printf("%d\n", (int)res); else printf("%.2lf\n", res); } else { printf("-1\n"); } free(arr); } return 0; }
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Problem: 1501
User: wangzhengyi
Language: C
Result: Accepted
Time:110 ms
Memory:4964 kb
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