Cormen の「Introduction to Algorithms」を読んでいます。
Max Sum Subarray 問題の線形アルゴリズムについては、独自の解決策を考え出しました。実装前に既存のもの(カデナのもの)をチェックしていませんでした。
現在、さまざまなテスト シナリオでテストしており、常に Kadena のものよりも優れた結果が得られています。私はそのような幸運を信じていませんが、私が逃したものを見つけることはできません. それが実用的な解決策であるかどうかを見ていただけますか?
public void findMaxSubarray(Number[] numbers) {
int maxSum = Integer.MIN_VALUE;
int left = 0;
int right = numbers.length - 1;
int i = 0;
int j = i + 1;
int sum = numbers[i].intValue();
while (i < numbers.length) {
if (maxSum < sum) {
maxSum = sum;
left = i;
right = j - 1;
}
if (j >= numbers.length)
return;
sum = sum + numbers[j].intValue();
if (sum <= 0) {
// ignoring "first" negative numbers. shift i to first non-negative
while (numbers[j].intValue() <= 0) {
if (maxSum < numbers[j].intValue()) {
maxSum = numbers[j].intValue();
left = j;
right = j;
}
if (++j >= numbers.length)
return;
}
i = ++j;
sum = 0;
}
j++;
}
System.out.println(String.format("Max subarray is %d, [%d; %d]", maxSum, left, right));
}
更新 コードの考え方は、1 つのサブ配列のみを追跡し、その末尾の数値に追加することです。数値が非常に低い場合、合計が負になるため、末尾の後に配列の先頭を設定します。さらに、冒頭の否定的な項目は無視されています。サブ配列の先頭が前方にシフトされます。合計が最大に見えるたびに - maxSum と制限が更新されます。
shift i() --to first non negative number
from j = i+1 up to N.length
sum + N[j]
if sum <= 0
i = j+1
if N[i] < 0
shift i()
sum = 0