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最大子数组和算法(Java实现)
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发布时间:2019-03-03

本文共 1568 字,大约阅读时间需要 5 分钟。

三种最大子数组和算法的Java实现和比较

代码于2018年12月12日重新更新了一下,因为之前代码上传时有部分丢失。这次,为了防止代码再丢失,我决定把源码的截图也贴上来(节选自《数据结构与算法分析——Java语言版》——Mark Allen Weiss 著 ---冯舜玺 译)。如下图:

第一种算法:运行时间为O(N^3),这完全取决于第13和14行,它们由一个含于三重嵌套for循环中的O(1)语句组成。第8行上的循环大小为N。

 第二种算法:运行时间为O(N^2)。

 第三种算法:运行时间为O(N log N)。

(1)Java代码

package com.sau.five.algorithmAnalysis;public class MaxSubsequenceSum {		public static int maxSubsequenceSum01(int[] a)  //方法1:时间复杂度n(o^3)	{		int maxSum=0;     //记录最大子数组和		for(int i=0;i
maxSum) { maxSum=thisSum; } } return maxSum; } public static int maxSubsequenceSum02(int[] a) //方法2:时间复杂度n(o^2) { int maxSum = 0; for (int i=0; i
maxSum) { maxSum = thisSum; } } } return maxSum; } public static int maxSubsequenceSum03(int[] a) //方法3:时间复杂度n(o) { int maxSum=0; int thisSum=0; for(int j = 0; j < a.length; j++){ thisSum += a[j]; if(thisSum > maxSum) { maxSum = thisSum; } else if(thisSum < 0) { thisSum = 0; } } return maxSum; } public static void main(String[] args) //main方法 { int L = 1000; //数组长度 long startTime00=System.nanoTime(); //获取程序开始时间 MaxSubsequenceSum mss = new MaxSubsequenceSum(); int[] a = new int[L]; for(int i=0;i
(2)三种算法运行结果比较
① 数组长度为1000时,运行结果如下图。比较三种算法的运行时间(单位:豪秒)约为 96.23:2.86:0.07,可见第三种算法的运行效率远高于前两种算法。
 
② 数组长度为10000时,运行结果如下图。比较三种算法的运行时间(单位:秒)约为 98.85:0.03:0.0003,而程序总运行时间也不过98.88秒,可见第一种算法几乎占用了程序运行的全部时间。

 

③ 数组长度为100000时,运行结果如下图。调换一下程序的运行顺序,比较三种算法的运行时间(单位:秒)约为   ∞:2.16:0.003,可见当数组长度达到10^6数量级时,第一种算法已经没有实用价值了惊恐

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