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c语言动态规划求解最大连续子序列和

时间: 2025-01-09 15:30:32 AIGC 浏览: 57

### C语言动态规划实现最大连续子序列和为了通过动态规划求解最大连续子序列和问题，在C语言中的具体实现如下：定义一个`dp`数组用于保存到当前位置为止的最大子序列和。对于每一个新加入的元素，有两种选择：要么将其加到当前已有的最优子序列上；要么单独作为一个新的子序列起点。 ```c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> // 寻找具有最大和的连续子数组（允许为空），并返回其最大和。 int maxSubArray(int* nums, int numsSize){ if (nums == NULL || numsSize <= 0) { return 0; } // 初始化dp数组以及最终结果变量result int *dp = (int *)malloc(sizeof(int)*numsSize); dp[0] = nums[0]; int result = dp[0]; for (int i = 1; i < numsSize; ++i) { // 如果前一项小于等于零，则重新开始计算子序列和； // 否则继续累加上一项的结果 dp[i] = (dp[i-1]<=0)? nums[i]:(dp[i-1]+nums[i]); // 更新全局最大值 if(dp[i]>result){ result=dp[i]; } } free(dp); // 解除分配内存 return result; } ``` 上述代码中，`maxSubArray`函数接收两个参数——指向输入整型数组的第一个地址指针`nums`和该数组长度`numsSize`。此函数内部创建了一个同样大小的一维辅助数组`dp[]`用来记录到达各个索引处的最佳路径累积值[^2]。遍历过程中不断更新局部最优解(`dp[i]`)与整体最优解(`result`)直至结束整个循环过程。

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