أكبر مجموع مصفوفة فرعية متزايدة متجاورة

أكبر مجموع مصفوفة فرعية متزايدة متجاورة
جربه على ممارسة GfG #practiceLinkDiv { العرض: لا شيء! مهم؛ }

نظرا لمجموعة من الأعداد الصحيحة المميزة الإيجابية. تكمن المشكلة في العثور على أكبر مجموع من المصفوفة الفرعية المتزايدة المتجاورة في التعقيد الزمني O(n).

أمثلة :  

    Input     : arr[] = {2 1 4 7 3 6}   
Output : 12
Contiguous Increasing subarray {1 4 7} = 12
Input : arr[] = {38 7 8 10 12}
Output : 38
Recommended Practice الثعلب الجشع جربه!

أ حل بسيط هو توليد كافة المصفوفات الفرعية وحساب مجموعها. أخيرًا قم بإرجاع المصفوفة الفرعية بأقصى مبلغ. التعقيد الزمني لهذا الحل هو O(n 2 ).

ان حل فعال يعتمد على حقيقة أن جميع العناصر إيجابية. لذلك نحن نفكر في المصفوفات الفرعية الأطول زيادة ونقارن مجموعها. لزيادة المصفوفات الفرعية لا يمكن أن تتداخل بحيث يصبح التعقيد الزمني لدينا O(n).

الخوارزمية:  

 Let      arr     be the array of size      n     
Let result be the required sum
int largestSum(arr n)
result = INT_MIN // Initialize result
i = 0
while i < n
// Find sum of longest increasing subarray
// starting with i
curr_sum = arr[i];
while i+1 < n && arr[i] < arr[i+1]
curr_sum += arr[i+1];
i++;
// If current sum is greater than current
// result.
if result < curr_sum
result = curr_sum;
i++;
return result

فيما يلي تنفيذ الخوارزمية المذكورة أعلاه.

C++
   // C++ implementation of largest sum   // contiguous increasing subarray   #include          using     namespace     std  ;   // Returns sum of longest   // increasing subarray.   int     largestSum  (  int     arr  []     int     n  )   {      // Initialize result      int     result     =     INT_MIN  ;      // Note that i is incremented      // by inner loop also so overall      // time complexity is O(n)      for     (  int     i     =     0  ;     i      <     n  ;     i  ++  )     {      // Find sum of longest      // increasing subarray      // starting from arr[i]      int     curr_sum     =     arr  [  i  ];      while     (  i     +     1      <     n     &&     arr  [  i     +     1  ]     >     arr  [  i  ])     {      curr_sum     +=     arr  [  i     +     1  ];      i  ++  ;      }      // Update result if required      if     (  curr_sum     >     result  )      result     =     curr_sum  ;      }      // required largest sum      return     result  ;   }   // Driver Code   int     main  ()   {      int     arr  []     =     {     1       1       4       7       3       6     };      int     n     =     sizeof  (  arr  )     /     sizeof  (  arr  [  0  ]);      cout      < <     'Largest sum = '      < <     largestSum  (  arr       n  );      return     0  ;   }   
Java
   // Java implementation of largest sum   // contiguous increasing subarray   class   GFG     {      // Returns sum of longest      // increasing subarray.      static     int     largestSum  (  int     arr  []       int     n  )      {      // Initialize result      int     result     =     -  9999999  ;      // Note that i is incremented      // by inner loop also so overall      // time complexity is O(n)      for     (  int     i     =     0  ;     i      <     n  ;     i  ++  )     {      // Find sum of longest      // increasing subarray      // starting from arr[i]      int     curr_sum     =     arr  [  i  ]  ;      while     (  i     +     1      <     n     &&     arr  [  i     +     1  ]     >     arr  [  i  ]  )     {      curr_sum     +=     arr  [  i     +     1  ]  ;      i  ++  ;      }      // Update result if required      if     (  curr_sum     >     result  )      result     =     curr_sum  ;      }      // required largest sum      return     result  ;      }      // Driver Code      public     static     void     main  (  String  []     args  )      {      int     arr  []     =     {     1       1       4       7       3       6     };      int     n     =     arr  .  length  ;      System  .  out  .  println  (  'Largest sum = '      +     largestSum  (  arr       n  ));      }   }   
Python3
   # Python3 implementation of largest   # sum contiguous increasing subarray   # Returns sum of longest   # increasing subarray.   def   largestSum  (  arr     n  ):   # Initialize result   result   =   -  2147483648   # Note that i is incremented   # by inner loop also so overall   # time complexity is O(n)   for   i   in   range  (  n  ):   # Find sum of longest increasing   # subarray starting from arr[i]   curr_sum   =   arr  [  i  ]   while   (  i   +   1    <   n   and   arr  [  i   +   1  ]   >   arr  [  i  ]):   curr_sum   +=   arr  [  i   +   1  ]   i   +=   1   # Update result if required   if   (  curr_sum   >   result  ):   result   =   curr_sum   # required largest sum   return   result   # Driver Code   arr   =   [  1     1     4     7     3     6  ]   n   =   len  (  arr  )   print  (  'Largest sum = '     largestSum  (  arr     n  ))   # This code is contributed by Anant Agarwal.   
C#
   // C# implementation of largest sum   // contiguous increasing subarray   using     System  ;   class     GFG     {      // Returns sum of longest      // increasing subarray.      static     int     largestSum  (  int  []     arr       int     n  )      {      // Initialize result      int     result     =     -  9999999  ;      // Note that i is incremented by      // inner loop also so overall      // time complexity is O(n)      for     (  int     i     =     0  ;     i      <     n  ;     i  ++  )     {      // Find sum of longest increasing      // subarray starting from arr[i]      int     curr_sum     =     arr  [  i  ];      while     (  i     +     1      <     n     &&     arr  [  i     +     1  ]     >     arr  [  i  ])     {      curr_sum     +=     arr  [  i     +     1  ];      i  ++  ;      }      // Update result if required      if     (  curr_sum     >     result  )      result     =     curr_sum  ;      }      // required largest sum      return     result  ;      }      // Driver code      public     static     void     Main  ()      {      int  []     arr     =     {     1       1       4       7       3       6     };      int     n     =     arr  .  Length  ;      Console  .  Write  (  'Largest sum = '      +     largestSum  (  arr       n  ));      }   }   // This code is contributed   // by Nitin Mittal.   
JavaScript
    <  script  >   // Javascript implementation of largest sum   // contiguous increasing subarray   // Returns sum of longest   // increasing subarray.   function     largestSum  (  arr       n  )   {      // Initialize result      var     result     =     -  1000000000  ;      // Note that i is incremented      // by inner loop also so overall      // time complexity is O(n)      for     (  var     i     =     0  ;     i      <     n  ;     i  ++  )      {      // Find sum of longest       // increasing subarray       // starting from arr[i]      var     curr_sum     =     arr  [  i  ];      while     (  i     +     1      <     n     &&         arr  [  i     +     1  ]     >     arr  [  i  ])      {      curr_sum     +=     arr  [  i     +     1  ];      i  ++  ;      }      // Update result if required      if     (  curr_sum     >     result  )      result     =     curr_sum  ;      }      // required largest sum      return     result  ;   }   // Driver Code   var     arr     =     [  1       1       4       7       3       6  ];   var     n     =     arr  .  length  ;   document  .  write  (     'Largest sum = '         +     largestSum  (  arr       n  ));   // This code is contributed by itsok.    <  /script>   
PHP
      // PHP implementation of largest sum   // contiguous increasing subarray   // Returns sum of longest    // increasing subarray.   function   largestSum  (  $arr     $n  )   {   $INT_MIN   =   0  ;   // Initialize result   $result   =   $INT_MIN  ;   // Note that i is incremented    // by inner loop also so overall   // time complexity is O(n)   for   (  $i   =   0  ;   $i    <   $n  ;   $i  ++  )   {   // Find sum of longest    // increasing subarray   // starting from arr[i]   $curr_sum   =   $arr  [  $i  ];   while   (  $i   +   1    <   $n   &&   $arr  [  $i   +   1  ]   >   $arr  [  $i  ])   {   $curr_sum   +=   $arr  [  $i   +   1  ];   $i  ++  ;   }   // Update result if required   if   (  $curr_sum   >   $result  )   $result   =   $curr_sum  ;   }   // required largest sum   return   $result  ;   }   // Driver Code   {   $arr   =   array  (  1     1     4     7     3     6  );   $n   =   sizeof  (  $arr  )   /   sizeof  (  $arr  [  0  ]);   echo   'Largest sum = '      largestSum  (  $arr     $n  );   return   0  ;   }   // This code is contributed by nitin mittal.   ?>   

الإخراج
Largest sum = 12 

تعقيد الوقت : O(n)

 

أكبر مجموع متجاور زيادة المصفوفة الفرعية باستخدام العودية

خوارزمية العودية لحل هذه المشكلة:

فيما يلي خوارزمية المشكلة خطوة بخطوة:

  1. الوظيفة "المجموع الأكبر" يأخذ مجموعة "وصول" وحجمه هو "ن".
  2. لو   'ن==1' ثم العودة وصول[0]ال عنصر.
  3. لو 'ن != 1' ثم استدعاء متكرر للوظيفة "المجموع الأكبر"   للعثور على أكبر مجموع من المصفوفة الفرعية 'arr[0...n-1]' باستثناء العنصر الأخير 'آر [ن-1]' .
  4.  من خلال التكرار على المصفوفة بترتيب عكسي بدءًا من العنصر الأخير الثاني، قم بحساب مجموع المصفوفة الفرعية المتزايدة التي تنتهي عند 'آر [ن-1]' . إذا كان أحد العناصر أصغر من العنصر التالي، فيجب إضافته إلى المجموع الحالي. وإلا يجب كسر الحلقة.
  5. ثم قم بإرجاع الحد الأقصى لأكبر مبلغ أي. 'إرجاع الحد الأقصى (max_sum curr_sum)؛' .
     

هنا هو تنفيذ الخوارزمية المذكورة أعلاه:

C++
   #include          using     namespace     std  ;   // Recursive function to find the largest sum   // of contiguous increasing subarray   int     largestSum  (  int     arr  []     int     n  )   {      // Base case      if     (  n     ==     1  )      return     arr  [  0  ];      // Recursive call to find the largest sum      int     max_sum     =     max  (  largestSum  (  arr       n     -     1  )     arr  [  n     -     1  ]);      // Compute the sum of the increasing subarray      int     curr_sum     =     arr  [  n     -     1  ];      for     (  int     i     =     n     -     2  ;     i     >=     0  ;     i  --  )     {      if     (  arr  [  i  ]      <     arr  [  i     +     1  ])      curr_sum     +=     arr  [  i  ];      else      break  ;      }      // Return the maximum of the largest sum so far      // and the sum of the current increasing subarray      return     max  (  max_sum       curr_sum  );   }   // Driver Code   int     main  ()   {      int     arr  []     =     {     1       1       4       7       3       6     };      int     n     =     sizeof  (  arr  )     /     sizeof  (  arr  [  0  ]);      cout      < <     'Largest sum = '      < <     largestSum  (  arr       n  );      return     0  ;   }   // This code is contributed by Vaibhav Saroj.   
C
   #include         #include         // Returns sum of longest increasing subarray   int     largestSum  (  int     arr  []     int     n  )   {      // Initialize result      int     result     =     INT_MIN  ;      // Note that i is incremented      // by inner loop also so overall      // time complexity is O(n)      for     (  int     i     =     0  ;     i      <     n  ;     i  ++  )     {      // Find sum of longest      // increasing subarray      // starting from arr[i]      int     curr_sum     =     arr  [  i  ];      while     (  i     +     1      <     n     &&     arr  [  i     +     1  ]     >     arr  [  i  ])     {      curr_sum     +=     arr  [  i     +     1  ];      i  ++  ;      }      // Update result if required      if     (  curr_sum     >     result  )      result     =     curr_sum  ;      }      // required largest sum      return     result  ;   }   // Driver code   int     main  ()   {      int     arr  []     =     {     1       1       4       7       3       6     };      int     n     =     sizeof  (  arr  )     /     sizeof  (  arr  [  0  ]);      printf  (  'Largest sum = %d  n  '       largestSum  (  arr       n  ));      return     0  ;   }   // This code is contributed by Vaibhav Saroj.   
Java
   /*package whatever //do not write package name here */   import     java.util.*  ;   public     class   Main     {      // Recursive function to find the largest sum      // of contiguous increasing subarray      public     static     int     largestSum  (  int     arr  []       int     n  )      {      // Base case      if     (  n     ==     1  )      return     arr  [  0  ]  ;      // Recursive call to find the largest sum      int     max_sum      =     Math  .  max  (  largestSum  (  arr       n     -     1  )     arr  [  n     -     1  ]  );      // Compute the sum of the increasing subarray      int     curr_sum     =     arr  [  n     -     1  ]  ;      for     (  int     i     =     n     -     2  ;     i     >=     0  ;     i  --  )     {      if     (  arr  [  i  ]      <     arr  [  i     +     1  ]  )      curr_sum     +=     arr  [  i  ]  ;      else      break  ;      }      // Return the maximum of the largest sum so far      // and the sum of the current increasing subarray      return     Math  .  max  (  max_sum       curr_sum  );      }      // Driver code      public     static     void     main  (  String  []     args  )      {      int     arr  []     =     {     1       1       4       7       3       6     };      int     n     =     arr  .  length  ;      System  .  out  .  println  (  'Largest sum = '      +     largestSum  (  arr       n  ));      }   }   // This code is contributed by Vaibhav Saroj.   
Python
   def   largestSum  (  arr     n  ):   # Base case   if   n   ==   1  :   return   arr  [  0  ]   # Recursive call to find the largest sum   max_sum   =   max  (  largestSum  (  arr     n  -  1  )   arr  [  n  -  1  ])   # Compute the sum of the increasing subarray   curr_sum   =   arr  [  n  -  1  ]   for   i   in   range  (  n  -  2     -  1     -  1  ):   if   arr  [  i  ]    <   arr  [  i  +  1  ]:   curr_sum   +=   arr  [  i  ]   else  :   break   # Return the maximum of the largest sum so far   # and the sum of the current increasing subarray   return   max  (  max_sum     curr_sum  )   # Driver code   arr   =   [  1     1     4     7     3     6  ]   n   =   len  (  arr  )   print  (  'Largest sum ='     largestSum  (  arr     n  ))   # This code is contributed by Vaibhav Saroj.   
C#
   // C# program for above approach   using     System  ;   public     static     class     GFG     {      // Recursive function to find the largest sum      // of contiguous increasing subarray      public     static     int     largestSum  (  int  []     arr       int     n  )      {      // Base case      if     (  n     ==     1  )      return     arr  [  0  ];      // Recursive call to find the largest sum      int     max_sum      =     Math  .  Max  (  largestSum  (  arr       n     -     1  )     arr  [  n     -     1  ]);      // Compute the sum of the increasing subarray      int     curr_sum     =     arr  [  n     -     1  ];      for     (  int     i     =     n     -     2  ;     i     >=     0  ;     i  --  )     {      if     (  arr  [  i  ]      <     arr  [  i     +     1  ])      curr_sum     +=     arr  [  i  ];      else      break  ;      }      // Return the maximum of the largest sum so far      // and the sum of the current increasing subarray      return     Math  .  Max  (  max_sum       curr_sum  );      }      // Driver code      public     static     void     Main  ()      {      int  []     arr     =     {     1       1       4       7       3       6     };      int     n     =     arr  .  Length  ;      Console  .  WriteLine  (  'Largest sum = '      +     largestSum  (  arr       n  ));      }   }   // This code is contributed by Utkarsh Kumar   
JavaScript
   function     largestSum  (  arr       n  )     {      // Base case      if     (  n     ==     1  )      return     arr  [  0  ];      // Recursive call to find the largest sum      let     max_sum     =     Math  .  max  (  largestSum  (  arr       n  -  1  )     arr  [  n  -  1  ]);      // Compute the sum of the increasing subarray      let     curr_sum     =     arr  [  n  -  1  ];      for     (  let     i     =     n  -  2  ;     i     >=     0  ;     i  --  )     {      if     (  arr  [  i  ]      <     arr  [  i  +  1  ])      curr_sum     +=     arr  [  i  ];      else      break  ;      }      // Return the maximum of the largest sum so far      // and the sum of the current increasing subarray      return     Math  .  max  (  max_sum       curr_sum  );   }   // Driver Code   let     arr     =     [  1       1       4       7       3       6  ];   let     n     =     arr  .  length  ;   console  .  log  (  'Largest sum = '     +     largestSum  (  arr       n  ));   
PHP
      // Recursive function to find the largest sum   // of contiguous increasing subarray   function   largestSum  (  $arr     $n  )   {   // Base case   if   (  $n   ==   1  )   return   $arr  [  0  ];   // Recursive call to find the largest sum   $max_sum   =   max  (  largestSum  (  $arr     $n  -  1  )   $arr  [  $n  -  1  ]);   // Compute the sum of the increasing subarray   $curr_sum   =   $arr  [  $n  -  1  ];   for   (  $i   =   $n  -  2  ;   $i   >=   0  ;   $i  --  )   {   if   (  $arr  [  $i  ]    <   $arr  [  $i  +  1  ])   $curr_sum   +=   $arr  [  $i  ];   else   break  ;   }   // Return the maximum of the largest sum so far   // and the sum of the current increasing subarray   return   max  (  $max_sum     $curr_sum  );   }   // Driver Code   $arr   =   array  (  1     1     4     7     3     6  );   $n   =   count  (  $arr  );   echo   'Largest sum = '   .   largestSum  (  $arr     $n  );   ?>   

الإخراج
Largest sum = 12 

تعقيد الوقت: يا (ن ^ 2).
تعقيد الفضاء: على).

أكبر مجموع مصفوفة فرعية متزايدة متجاورة باستخدام خوارزمية Kadane:-

للحصول على أكبر مجموع للمصفوفة الفرعية، يتم استخدام نهج كادان، ولكنه يفترض مسبقًا أن المصفوفة تحتوي على قيم موجبة وسالبة. في هذه الحالة يجب علينا تغيير الخوارزمية بحيث تعمل فقط على المصفوفات الفرعية الصاعدة المتجاورة.

فيما يلي كيفية تعديل خوارزمية Kadane للعثور على أكبر مجموع فرعي متزايد متجاور:

  1. قم بتهيئة متغيرين: max_sum وcurr_sum للعنصر الأول في المصفوفة.
  2. قم بالتكرار عبر المصفوفة بدءًا من العنصر الثاني.
  3. إذا كان العنصر الحالي أكبر من العنصر السابق، قم بإضافته إلى curr_sum. وإلا قم بإعادة تعيين curr_sum إلى العنصر الحالي.
  4. إذا كان curr_sum أكبر من max_sum، فقم بتحديث max_sum.
  5. بعد الحلقة، سيحتوي max_sum على أكبر مجموع فرعي متزايد متجاور.
     
C++
   #include          using     namespace     std  ;   int     largest_sum_contiguous_increasing_subarray  (  int     arr  []     int     n  )     {      int     max_sum     =     arr  [  0  ];      int     curr_sum     =     arr  [  0  ];      for     (  int     i     =     1  ;     i      <     n  ;     i  ++  )     {      if     (  arr  [  i  ]     >     arr  [  i  -1  ])     {      curr_sum     +=     arr  [  i  ];      }      else     {      curr_sum     =     arr  [  i  ];      }      if     (  curr_sum     >     max_sum  )     {      max_sum     =     curr_sum  ;      }      }      return     max_sum  ;   }   int     main  ()     {      int     arr  []     =     {     1       1       4       7       3       6     };      int     n     =     sizeof  (  arr  )  /  sizeof  (  arr  [  0  ]);      cout      < <     largest_sum_contiguous_increasing_subarray  (  arr       n  )      < <     endl  ;     // Output: 44 (1+2+3+5+7+8+9+10)      return     0  ;   }   
Java
   public     class   Main     {      public     static     int     largestSumContiguousIncreasingSubarray  (  int  []     arr           int     n  )     {      int     maxSum     =     arr  [  0  ]  ;      int     currSum     =     arr  [  0  ]  ;      for     (  int     i     =     1  ;     i      <     n  ;     i  ++  )     {      if     (  arr  [  i  ]     >     arr  [  i  -  1  ]  )     {      currSum     +=     arr  [  i  ]  ;      }      else     {      currSum     =     arr  [  i  ]  ;      }      if     (  currSum     >     maxSum  )     {      maxSum     =     currSum  ;      }      }      return     maxSum  ;      }      public     static     void     main  (  String  []     args  )     {      int  []     arr     =     {     1       1       4       7       3       6     };      int     n     =     arr  .  length  ;      System  .  out  .  println  (  largestSumContiguousIncreasingSubarray  (  arr        n  ));     // Output: 44 (1+2+3+5+7+8+9+10)      }   }   
Python3
   def   largest_sum_contiguous_increasing_subarray  (  arr     n  ):   max_sum   =   arr  [  0  ]   curr_sum   =   arr  [  0  ]   for   i   in   range  (  1     n  ):   if   arr  [  i  ]   >   arr  [  i  -  1  ]:   curr_sum   +=   arr  [  i  ]   else  :   curr_sum   =   arr  [  i  ]   if   curr_sum   >   max_sum  :   max_sum   =   curr_sum   return   max_sum   arr   =   [  1     1     4     7     3     6  ]   n   =   len  (  arr  )   print  (  largest_sum_contiguous_increasing_subarray  (  arr     n  ))   #output 12 (1+4+7)   
C#
   using     System  ;   class     GFG     {      // Function to find the largest sum of a contiguous      // increasing subarray      static     int      LargestSumContiguousIncreasingSubarray  (  int  []     arr       int     n  )      {      int     maxSum     =     arr  [  0  ];     // Initialize the maximum sum      // and current sum      int     currSum     =     arr  [  0  ];      for     (  int     i     =     1  ;     i      <     n  ;     i  ++  )     {      if     (  arr  [  i  ]      >     arr  [  i     -     1  ])     // Check if the current      // element is greater than the      // previous element      {      currSum      +=     arr  [  i  ];     // If increasing add the      // element to the current sum      }      else     {      currSum      =     arr  [  i  ];     // If not increasing start a      // new increasing subarray      // from the current element      }      if     (  currSum      >     maxSum  )     // Update the maximum sum if the      // current sum is greater      {      maxSum     =     currSum  ;      }      }      return     maxSum  ;      }      static     void     Main  ()      {      int  []     arr     =     {     1       1       4       7       3       6     };      int     n     =     arr  .  Length  ;      Console  .  WriteLine  (      LargestSumContiguousIncreasingSubarray  (  arr       n  ));      }   }   // This code is contributed by akshitaguprzj3   
JavaScript
      // Javascript code for above approach          // Function to find the largest sum of a contiguous      // increasing subarray      function     LargestSumContiguousIncreasingSubarray  (  arr       n  )      {      let     maxSum     =     arr  [  0  ];     // Initialize the maximum sum      // and current sum      let     currSum     =     arr  [  0  ];          for     (  let     i     =     1  ;     i      <     n  ;     i  ++  )     {      if     (  arr  [  i  ]      >     arr  [  i     -     1  ])     // Check if the current      // element is greater than the      // previous element      {      currSum      +=     arr  [  i  ];     // If increasing add the      // element to the current sum      }      else     {      currSum      =     arr  [  i  ];     // If not increasing start a      // new increasing subarray      // from the current element      }          if     (  currSum      >     maxSum  )     // Update the maximum sum if the      // current sum is greater      {      maxSum     =     currSum  ;      }      }          return     maxSum  ;      }          let     arr     =     [     1       1       4       7       3       6     ];      let     n     =     arr  .  length  ;      console  .  log  (  LargestSumContiguousIncreasingSubarray  (  arr       n  ));              // This code is contributed by Pushpesh Raj       

الإخراج
12 

تعقيد الوقت: O(ن).
تعقيد الفضاء: O(1).

إنشاء اختبار