maxSequence

1.最大子序问题：在其使用动态规范和分而治之的策越：

package maxsequence;
//模拟最大和子序列的；动态规划和分而治之思想
public class MaxSubSum {
    public static int begin=0,end=0;

     static void  MaxSubSum4(int a[])
    {
        //动态规划：负的子序列不能作为最大子序列的前缀码：
         int maxSum=0,thissum=0;
         //thisSum 计算每一次加入时候结果值，保证其中范围
         int j,begintemp=0;
         int negativecount=0;
         for(j=0;j<a.length;j++)
         {
             thissum+=a[j];
             if(a[j]<0)
                 negativecount+=1;
             if(maxSum<thissum)
             {
                 maxSum=thissum;
                 end=j;//记录最后停止位置
                 begin=begintemp;
             }
             else if(thissum<0)
             {
                 
                 thissum=0;
                 begintemp=j+1;//为每一次寻找最大值留出口；
             }
         }
        if(negativecount<a.length)
        {
            System.out.println("最大子序列之和："+maxSum+"["+begin+','+end+"]");
            System.out.println("test "+begintemp);
        }
        else
        {
            System.out.println("输入值全部是负数最大子序列规定是0");
        }
        
        
        
    }
     private static int max3(int a,int b,int c)
     {
         int d=a>b?a:b;
         int e=d>c?d:c;
         int g=((a>b)?a:b)>c?((a>b)?a:b):c;
         return e;
     }
     private static int maxSumRec(int [] a,int left,int right)
     {
         //采用递归，寻找递归的截止条件
         if(left==right)
         {
             if(a[left]>0)
                 return a[left];
             else
                 return 0;
             
         }
         int center=(left+right)/2;
         int MaxLeftSum=maxSumRec(a,left,center);
         int MaxRightSum=maxSumRec(a,center+1,right);
         
         //规划一样，在左子序列中找到最大左子序列,为了计算出中间部分最大子序列
         int maxLeftBorderSum=0,LeftBroderSum=0;
         for(int i=center;i>=left;i--)
         {
             LeftBroderSum+=a[i];
             if(LeftBroderSum>maxLeftBorderSum)
             {
                 maxLeftBorderSum=LeftBroderSum;
                 begin=i;
             }
         }
         
         int maxReftBorderSum=0,ReftBroderSum=0;
         for(int i=center+1;i<=right;i++)
         {
             ReftBroderSum+=a[i];
             if(ReftBroderSum>maxReftBorderSum)
             {
                 maxReftBorderSum=ReftBroderSum;
                 end=i;
             }
         }
         //
         return max3(MaxLeftSum,MaxRightSum,maxLeftBorderSum+maxReftBorderSum);
     }
    public static void MaxSubSum3(int []a)
    {
        System.out.println(maxSumRec(a,0,a.length-1));
        System.out.println("["+begin+","+end+"]");
    }
    public static void main(String[] args) {
        // TODO Auto-generated method stub
        int Data[]={-2,11,-20,13,-5,-1,35};
        MaxSubSum4(Data);
        MaxSubSum3(Data);//通过递归，中间部分序列最大和=左序列最大和+右序列最大和

    }
    

}

最大子序列之和：42[3,6]
test 3
42
[3,6]