logo

Највећи збир континуираног растућег подниза

Пробајте на ГфГ пракси ' title= #працтицеЛинкДив { дисплаи: ноне !импортант; }

Дат је низ од н позитивних различитих целих бројева. Проблем је пронаћи највећи збир континуираног растућег подниза у О(н) временској сложености.

Примери:  

    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 Грееди Фок Покушајте!

А једноставно решење је да генерисати све поднизе и израчунати њихове суме. На крају вратите подниз са максималном сумом. Временска сложеност овог решења је О(н2).



Ан ефикасно решење заснива се на чињеници да су сви елементи позитивни. Дакле, разматрамо најдуже растуће поднизе и упоређујемо њихове суме. Повећани поднизови се не могу преклапати тако да наша временска сложеност постаје О(н).

алгоритам:  

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

Испод је имплементација горњег алгоритма.

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. ?> 

Излаз
Largest sum = 12

Временска сложеност: О(н)

 

Највећи збир континуираног растућег подниза Коришћење Рекурзија

Рекурзивни алгоритам за решавање овог проблема:

Ево корак по корак алгоритма проблема:

  1. Функција 'највећи збир' узима низ 'арр' а величина је 'н'.
  2. Ако   'н==1' па се врати арр[0]тх елемент.
  3. Ако 'н != 1' затим рекурзивни позив функције 'највећи збир'   да пронађе највећи збир подниза 'арр[0...н-1]' искључујући последњи елемент 'арр[н-1]' .
  4.  Итерацијом низа обрнутим редоследом почевши од другог последњег елемента израчунајте збир растућег подниза који се завршава на 'арр[н-1]' . Ако је један елемент мањи од следећег, треба га додати тренутном збиру. У супротном, петља би требало да буде прекинута.
  5. Затим вратите максимум највећег збира тј. ' ретурн мак(мак_сум цурр_сум);' .
     

Ево имплементације горњег алгоритма:

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 = %dn' 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); ?> 

Излаз
Largest sum = 12

Временска сложеност: О(н^2).
Сложеност простора: О(н).

Највећи збир континуираног растућег подниза Користећи  Каданеов алгоритам:-

За добијање највећег сума подниза је коришћен Каданеов приступ, међутим он претпоставља да низ садржи и позитивне и негативне вредности. У овом случају морамо променити алгоритам тако да ради само на суседним растућим поднизовима.

Следеће је како можемо да модификујемо Каданеов алгоритам да пронађемо највећи збир који се непрекидно повећава подниз:

  1. Иницијализујте две променљиве: мак_сум и цурр_сум на први елемент низа.
  2. Прођите кроз низ почевши од другог елемента.
  3. ако је тренутни елемент већи од претходног, додајте га у цурр_сум. У супротном ресетујте цурр_сум на тренутни елемент.
  4. Ако је цурр_сум већи од мак_сум ажурирајте мак_сум.
  5. Након петље мак_сум ће садржати највећи збир континуираног растућег подниза.
     
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   

Излаз
12

Временска сложеност: О(н).
Сложеност простора: О(1).

Креирај квиз