最大总和子列表？ [英] Maximum sum sublist?
问题描述
我越来越糊涂了这个问题，在什么它试图问。
Write函数
社会保障和（）（最小和子列表），它作为输入列表 的整数。然后，它计算并返回最大总和的总和 子列表中的输入列表。的最大总和子列表是一个子表 输入列表中的条目的总和是最大的（切片）。空 子列表被定义为具有总和0。例如，最大总和子列表 列表[4，-2，-8，5，-2，7,7，2，-6，5]是[5 ，-2，7,7，2]其项之和19。
如果我要使用此功能，应该返回类似的东西。
＆GT;＆GT;＆GT;升= [4，-2，-8，5，-2，7,7，2，-6，5]
＆GT;＆GT;＆GT;社会保障和（L）
19
＆GT;＆GT;＆GT;社会保障和劳工部（[3,4,5]）
12
＆GT;＆GT;＆GT; MSSL（[ - 2，-3，-5]）
0
我该怎么办呢？
下面是我目前的尝试，但它并没有产生预期的结果：
DEF社会保障和劳工部（X）：
名单==＆GT; INT
RES = 0
对于在X：
如果a取代; = 0：
RES = SUM（X）
回报水库
其他：
返回0
目前实际上使用的是非常优雅，非常有效的解决方案的动态规划的。它需要的 O（1）空间和 O（n）的时间 - ！这不能被打败
定义 A 是输入数组（零索引）和 B [I] 为最大总结以上是结束，但不包括位置所有子列表我（即所有子列表 A [J：我] ）。因此， B [0] = 0 和 B [1] = MAX（B [0] + A [0]，0）， B [2] = MAX（B [1] + A [1]，0）， B [3] =最大值（B [2] + A [2]，0），系统等。那么，显然，解决的方法就是通过给予最大（B [0]，...，B [N]）。
由于每个 B 的价值仅仅依赖于previous B ，可避免储存整个 B 阵列，从而给我们我们的O（1）空间的保证。
通过这种方法，社会保障和降低到一个非常简单的循环：
DEF社会保障和（L）：
最好= CUR = 0
因为我在L：
CUR = MAX（当前+ I，0）
最好= MAX（最佳，CUR）
返回最佳
演示：
＆GT;＆GT;＆GT;社会保障和劳工部（[3,4,5]）
12
＆GT;＆GT;＆GT; MSSL（[4，-2，-8，5，-2，7,7，2，-6，5]）
19
＆GT;＆GT;＆GT; MSSL（[ - 2，-3，-5]）
0
如果你想要的开始和结束切片指数，也一样，你需要跟踪几个比特的信息（注意，这仍然是O（1）空间和O（n）的时间，它只是有点多毛）：
DEF社会保障和（L）：
最好= CUR = 0
CURI = starti = besti = 0
对于IND，我历数（1）：
如果CUR + I＆GT; 0：
CUR + = I
其他：＃重新启动位置
CUR，CURI = 0，IND + 1
如果CUR＆GT;最好成绩：
starti，besti，最好= CURI，IND + 1，CUR
返回starti，besti，最佳
这会返回一个元组（A，B，C），使得和（L [A：B]）==ç和 C 是最大的：
＆GT;＆GT;＆GT; MSSL（[4，-2，-8，5，-2，7,7，2，-6，5]）
（3，8，19）
＆GT;＆GT;＆GT;总和（[4，-2，-8，5，-2，7,7，2，-6，5] [3：8]）
19
I'm getting confused with this question at what it's trying to ask.
Write function
mssl()(minimum sum sublist) that takes as input a list of integers. It then computes and returns the sum of the maximum sum sublist of the input list. The maximum sum sublist is a sublist (slice) of the input list whose sum of entries is largest. The empty sublist is defined to have sum 0. For example, the maximum sum sublist of the list[4, -2, -8, 5, -2, 7, 7, 2, -6, 5]is[5, -2, 7, 7, 2]and the sum of its entries is19.
If I were to use this function it should return something similar to
>>> l = [4, -2, -8, 5, -2, 7, 7, 2, -6, 5]
>>> mssl(l)
19
>>> mssl([3,4,5])
12
>>> mssl([-2,-3,-5])
0
How can I do it?
Here is my current try, but it doesn't produce the expected result:
def mssl(x):
' list ==> int '
res = 0
for a in x:
if a >= 0:
res = sum(x)
return res
else:
return 0
There's actually a very elegant, very efficient solution using dynamic programming. It takes O(1) space, and O(n) time -- this can't be beat!
Define A to be the input array (zero-indexed) and B[i] to be the maximum sum over all sublists ending at, but not including position i (i.e. all sublists A[j:i]). Therefore, B[0] = 0, and B[1] = max(B[0]+A[0], 0), B[2] = max(B[1]+A[1], 0), B[3] = max(B[2]+A[2], 0), and so on. Then, clearly, the solution is given simply by max(B[0], ..., B[n]).
Since every B value depends only on the previous B, we can avoid storing the whole B array, thus giving us our O(1) space guarantee.
With this approach, mssl reduces to a very simple loop:
def mssl(l):
best = cur = 0
for i in l:
cur = max(cur + i, 0)
best = max(best, cur)
return best
Demonstration:
>>> mssl([3,4,5])
12
>>> mssl([4, -2, -8, 5, -2, 7, 7, 2, -6, 5])
19
>>> mssl([-2,-3,-5])
0
If you want the start and end slice indices, too, you need to track a few more bits of information (note this is still O(1) space and O(n) time, it's just a bit hairier):
def mssl(l):
best = cur = 0
curi = starti = besti = 0
for ind, i in enumerate(l):
if cur+i > 0:
cur += i
else: # reset start position
cur, curi = 0, ind+1
if cur > best:
starti, besti, best = curi, ind+1, cur
return starti, besti, best
This returns a tuple (a, b, c) such that sum(l[a:b]) == c and c is maximal:
>>> mssl([4, -2, -8, 5, -2, 7, 7, 2, -6, 5])
(3, 8, 19)
>>> sum([4, -2, -8, 5, -2, 7, 7, 2, -6, 5][3:8])
19
这篇关于最大总和子列表？的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！
