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经典的动态规划优化的问题:设f(i, j)表示前i个数划分成j段,且包括第i个数的最大m子段和,那么有dp方程:
f(i, j) = max { f(i - 1, j) + v[i], max {f(k, j - 1) + v[i]}(k = j - 1 ... i - 1) } 。可以引入一个辅助数组来优化转移。设g(i, j)表示前i个数划分成j段的最大子段和(注意第i个数未必在j段里面),那么递推关系如下: g(i, j) = max{g(i - 1, j), f(i, j)}, 分是否加入第i个数来转移 这样f的递推关系就变成: f(i, j) = max{f(i - 1, j), g(i - 1, j - 1)} + v[i],这样最后的结果就是g[n][m],通过引入辅助数组巧妙的优化了转移。实现的时候可以用一维数组,速度很快 g[i][j]要么和g[i-1][j]相等,要么和f[i][j]相等 ,f[i][j]-a[i]要么和g[i-1][j-1]相等,要么和f[i-1][j]相等 。转成一维数组 到第i行时:f[j]=max{ f[j],g[j-1] }+a[i] } g[j]=max{ g[j],f[j] }。
import java.util.*;
class Main{
public static void main(String[] args){
int j;
Scanner sc=new Scanner(System.in);
while(sc.hasNext()){
int m=sc.nextInt();int n=sc.nextInt();
int[] a=new int[n+1];int[] dp=new int[m+1];int[] dp2=new int[m+1];
for(int i=1;i<=n;i++){
a[i]=sc.nextInt();
}
dp[1]=a[1];dp2[1]=a[1];
for(int i=2;i<=n;i++){
for(j=1;j<=Math.min(i, m);j++){
dp2[j]=Math.max(dp2[j]+a[i], dp[j-1]+a[i]);
dp[j-1]=Math.max(dp[j-1], dp2[j-1]);
}
dp[j-1]=Math.max(dp[j-1], dp2[j-1]);
}
System.out.println(dp[m]);
}
}
}