C语言入门-leetcode练习之第53题最大子数组和.zip资源-CSDN下载

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c语言入门

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在本压缩包文件中，我们关注的是C语言的入门学习，特别是通过LeetCode这个在线编程平台进行实战训练。LeetCode提供了各种算法题目，帮助程序员提升技能，而第53题"最大子数组和"（Maximum Subarray）是其中的一个经典问题。这道题目涉及到数组处理和动态规划的基本概念，对于C语言初学者来说，是一个很好的练习机会。 **最大子数组和问题** 此问题要求找出一个数组中连续子数组的最大和。例如，对于数组`[-2, 1, -3, 4, -1, 2, 1, -5, 4]`，最大子数组和为`6`，对应的子数组是`[4, -1, 2, 1]`。这个问题可以通过Kadane's Algorithm来解决，这是一个高效的动态规划策略。 **Kadane's Algorithm** Kadane's Algorithm的基本思想是从数组的第一个元素开始，用当前元素与当前子数组的和（如果当前子数组的和小于0，则取当前元素本身作为新的和）更新最大子数组和。这个过程遍历整个数组，最后得到的结果就是最大子数组和。 ```c #include <stdio.h> #include <limits.h> int maxSubArray(int* nums, int numsSize) { int max_current = nums[0], max_global = nums[0]; for (int i = 1; i < numsSize; i++) { max_current = max(nums[i], max_current + nums[i]); if (max_current > max_global) { max_global = max_current; } } return max_global; } int main() { int nums[] = {-2, 1, -3, 4, -1, 2, 1, -5, 4}; int numsSize = sizeof(nums) / sizeof(nums[0]); printf("最大子数组和为: %d\n", maxSubArray(nums, numsSize)); return 0; } ``` 在上面的C语言代码中，`maxSubArray`函数实现了Kadane's Algorithm。`main`函数创建了一个示例数组并调用了该函数，打印出最大子数组和。 **C语言基础** C语言是一种强大的、低级别的编程语言，它广泛应用于系统编程、嵌入式开发、游戏引擎等。C语言入门包括学习基本语法、数据类型、控制结构（如if语句、for循环、while循环）、函数、指针等。在本压缩包中的练习，我们可以看到如何使用C语言处理数组，以及如何编写函数来解决特定问题。 **LeetCode与编程技能提升** LeetCode上的题目涵盖了各种难度和主题，对于学习和巩固编程技能非常有帮助。通过不断解题，程序员可以提高对数据结构、算法的理解，并且提升问题解决能力。同时，LeetCode支持多种编程语言，包括C语言，让不同背景的开发者都能找到适合自己的练习方式。总结起来，这个压缩包提供了一个很好的学习资源，不仅包含了一道经典的编程题目，还展示了如何用C语言解决实际问题。通过深入理解和实践这个例子，C语言初学者可以更好地掌握动态规划和数组处理技巧，同时也能提升自己的编程思维。

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C语言入门_leetcode练习之第53题最大子数组和.zip （3个子文件）

C语言入门_leetcode练习之第53题最大子数组和

0053_maximum_subarray

max_subarray.c 1KB

max_subarray.cc 411B

Makefile 37B

#include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <limits.h> static int partition(int *nums, int lo, int hi) { if (lo == hi) { return nums[lo]; } int ce = (hi - lo) / 2; int left_max = partition(nums, lo, lo + ce); int right_max = partition(nums, hi - ce, hi); int i; int left_border = 0, left_border_max = INT_MIN; for (i = ce; i >= lo; i--) { left_border += nums[i]; if (left_border > left_border_max) { left_border_max = left_border; } } int right_border = 0, right_border_max = INT_MIN; for (i = ce + 1; i <= hi; i++) { right_border += nums[i]; if (right_border > right_border_max) { right_border_max = right_border; } } int sum = left_border_max + right_border_max; int max = left_max > right_max ? left_max : right_max; return sum > max ? sum : max; } static int maxSubArray(int* nums, int numsSize) { #if 1 int i, sum = 0, max = INT_MIN; for (i = 0; i < numsSize; i++) { /* dp indicates the optimical result of nums[0...i] * dp[i] = max(dp[i-1], 0) + nums[i] */ if (sum < 0) { sum = nums[i]; } else { sum += nums[i]; } max = sum > max ? sum : max; } return max; #else return partition(nums, 0, numsSize - 1); #endif } int main(int argc, char **argv) { int nums[] = { -2, 1, -3, 4, -1, 2, 1, -5, 4 }; printf("%d\n", maxSubArray(nums, sizeof(nums) / sizeof(*nums))); return 0; }

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