hduoj1024

Max Sum Plus Plus

Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others)
Total Submission(s): 6725    Accepted Submission(s): 2251

Problem Description

Now I think you have got an AC in Ignatius.L's "Max Sum" problem. To be a brave ACMer, we always challenge ourselves to more difficult problems. Now you are faced with a more difficult problem.

Given a consecutive number sequence S₁, S₂, S₃, S₄ ... S_x, ... S_n (1 ≤ x ≤ n ≤ 1,000,000, -32768 ≤ S_x ≤ 32767). We define a function sum(i, j) = S_i + ... + S_j (1 ≤ i ≤ j ≤ n).

Now given an integer m (m > 0), your task is to find m pairs of i and j which make sum(i₁, j₁) + sum(i₂, j₂) + sum(i₃, j₃) + ... + sum(i_m, j_m) maximal (i_x ≤ i_y ≤ j_x or i_x ≤ j_y ≤ j_x is not allowed).

But I`m lazy, I don't want to write a special-judge module, so you don't have to output m pairs of i and j, just output the maximal summation of sum(i_x, j_x)(1 ≤ x ≤ m) instead. ^_^

 

Input

Each test case will begin with two integers m and n, followed by n integers S₁, S₂, S₃ ... S_n.
Process to the end of file.

 

Output

Output the maximal summation described above in one line.

 

Sample Input

1 3 1 2 3 2 6 -1 4 -2 3 -2 3

 

Sample Output

6 8

Hint

Huge input, scanf and dynamic programming is recommended.

 

Author

JGShining（极光炫影）

 

本题的大致意思为给定一个数组，求其分成m个不相交子段和最大值的问题。

设Num为给定数组，n为数组中的元素总数，Status[i][j]表示前i个数在选取第i个数的前提下分成j段的最大值，其中1<=j<=i<=n && j<=m，状态转移方程为：

Status[i][j]=Max(Status[i-1][j]+Num[i]，Max(Status[0][j-1]~Status[i-1][j-1])+Num[i])

乍看一下这个方程挺吓人的，因为题中n的限定范围为1~1,000,000而m得限定范围没有给出，m只要稍微大一点就会爆内存。但仔细分析后就会发现Status[i][j]的求解只和Status[*][j]与Status[*][j-1]有关所以本题只需要两个一维数组即可搞定状态转移。

在进行更进一步的分析还会发现其实Max(Status[0][j-1]~Status[i-1][j-1])根本不需要单独求取。在求取now_Status（保存本次状态的数组）的过程中即可对pre_Status（保存前一次状态的数组）进行同步更新。

 

 

状态dp[i][j]

有前j个数，组成i组的和的最大值。

决策： 第j个数，是在第包含在第i组里面，还是自己独立成组。

方程 dp[i][j]=Max(dp[i][j-1]+a[j] , max( dp[i-1][k] ) + a[j] ) 0<k<j

空间复杂度，m未知，n<=1000000，  继续滚动数组。

时间复杂度 n^3. n<=1000000.  显然会超时，继续优化。

max( dp[i-1][k] ) 就是上一组 0....j-1 的最大值。我们可以在每次计算dp[i][j]的时候记录下前j个

的最大值 用数组保存下来  下次计算的时候可以用，这样时间复杂度为 n^2.

/*状态dp[i][j]有前j个数，组成i组的和的最大值。决策： 第j个数，是在第包含在第i组里面，还是自己独立成组。方程 dp[i][j]=Max(dp[i][j-1]+a[j] , max( dp[i-1][k] ) + a[j] ) 0<k<j空间复杂度，m未知，n<=1000000，  继续滚动数组。 时间复杂度 n^3. n<=1000000.  显然会超时，继续优化。max( dp[i-1][k] ) 就是上一组 0....j-1 的最大值。我们可以在每次计算dp[i][j]的时候记录下前j个的最大值 用数组保存下来  下次计算的时候可以用，这样时间复杂度为 n^2.*/#include<stdio.h>#include<algorithm>#include<iostream>usingnamespace std;#define MAXN 1000000#define INF 0x7fffffffint dp[MAXN+10];int mmax[MAXN+10];int a[MAXN+10];int main(){    int n,m;    int i,j,mmmax;    while(scanf("%d%d",&m,&n)!=EOF)    {        for(i=1;i<=n;i++)        {            scanf("%d",&a[i]);            mmax[i]=0;            dp[i]=0;        }        dp[0]=0;        mmax[0]=0;            for(i=1;i<=m;i++)        {                mmmax=-INF;                for(j=i;j<=n;j++)                {                    dp[j]=max(dp[j-1]+a[j],mmax[j-1]+a[j]);                    mmax[j-1]=mmmax;                    mmmax=max(mmmax,dp[j]);                }            }          printf("%d\n",mmmax);                }     return0;   }