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最大子段和 给定由n个整数(可能为负整数)组成的序列a1,a2,…,an,求该序列形如 Sum = ai + ai+1 + … + aj (i = j) 的子段和的最大值,当所有整数均为负数时最大子段和定义为0。 例如(-2,11,-4,13,-5,-2)的最大子段和为20。 * 棋盘覆盖 在一个2k×2k 个方格组成的棋盘中,恰有一个方格与其它方格不同,称该方格为一特殊方格,且称该棋盘为一特殊棋盘。在棋盘覆盖问题中,要用图示的4种不同形态的L型骨牌覆盖给定的特殊棋盘上除特殊方格以外的所有方格,且任何2个L型骨牌不得重叠覆盖。 * 棋盘覆盖 当 k0 时,将2k×2k棋盘分割为4个2k-1×2k-1 子棋盘。 特殊方格必位于4个较小子棋盘之一中,其余3个子棋盘中无特殊方格。 * 为了将这3个无特殊方格的子棋盘转化为特殊棋盘,可以用一个L型骨牌覆盖这3个较小棋盘的会合处,从而将原问题转化为4个较小规模的棋盘覆盖问题。递归地使用这种分割,直至棋盘简化为棋盘1×1。 * 棋盘覆盖 void chessBoard(int tr, int tc, int dr, int dc, int size) { if (size == 1) return; int t = tile++, // L型骨牌号 s = size/2; // 分割棋盘 // 覆盖左上角子棋盘 if (dr tr + s dc tc + s) // 特殊方格在此棋盘中 chessBoard(tr, tc, dr, dc, s); else {// 此棋盘中无特殊方格 // 用 t 号L型骨牌覆盖右下角 board[tr + s - 1][tc + s - 1] = t; // 覆盖其余方格 chessBoard(tr, tc, tr+s-1, tc+s-1, s);} // 覆盖右上角子棋盘 if (dr tr + s dc = tc + s) // 特殊方格在此棋盘中 chessBoard(tr, tc+s, dr, dc, s); else {// 此棋盘中无特殊方格 // 用 t 号L型骨牌覆盖左下角 board[tr + s - 1][tc + s] = t; // 覆盖其余方格 chessBoard(tr, tc+s, tr+s-1, tc+s, s);} // 覆盖左下角子棋盘 if (dr = tr + s dc tc + s) // 特殊方格在此棋盘中 chessBoard(tr+s, tc, dr, dc, s); else {// 用 t 号L型骨牌覆盖右上角 board[tr + s][tc + s - 1] = t; // 覆盖其余方格 chessBoard(tr+s, tc, tr+s, tc+s-1, s);} // 覆盖右下角子棋盘 if (dr = tr + s dc = tc + s) // 特殊方格在此棋盘中 chessBoard(tr+s, tc+s, dr, dc, s); else {// 用 t 号L型骨牌覆盖左上角 board[tr + s][tc + s] = t; // 覆盖其余方格 chessBoard(tr+s, tc+s, tr+s, tc+s, s);} } 复杂度分析 T(n)=O(4k) 渐进意义下的最优算法 * 合并排序 合并排序是成功应用分治技术的一个完美例子 将需要排序的数组A[0...n-1]一分为二: A[0....n/2-1]、 A[n/2...n-1],分别排序 把两个排好的子数组合并为一个有序数组 * * void MergeSort(Type a[], int left, int right) { if (leftright) {//至少有2个元素 int i=(left+right)/2; //取中点 mergeSort(a, left, i); mergeSort(a, i+1, right);
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