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文心一言 VS chatgpt (16)-- 算法导论 4.1 1~2 题

  • 2023-05-12
    北京
  • 本文字数:1024 字

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一、当 A 的所有元素均为负数时,FIND-MAXIMUM-SUBARRAY 返回什么?

文心一言:

当 A 的所有元素均为负数时,FIND-MAXIMUM-SUBARRAY 返回-1。


这是因为在二进制中,当所有元素均为负数时,A 的每个元素都对应一个负数,而-1 的二进制表示是 11111111,与 A 的每个元素的值的每一位的负号是相对应的,所以,如果 FIND-MAXIMUM-SUBARRAY 调用这个函数,它会返回-1。


chatgpt:

当 A 的所有元素均为负数时,FIND-MAXIMUM-SUBARRAY 函数会返回具有最小和的子数组。因为子数组所有元素都是负数,所以它们的总和越小,该子数组就越适合作为“最大子数组”的解。例如,对于数组A=[-3, -2, -5, -7, -1],最大子数组是[],因为其总和为 0,而不是任何可能包含在数组中的单个元素或任何非空子数组。


二、对最大子数组问题,编写暴力求解方法的伪代码,其运行时间应该为

文心一言:

最大子数组问题是指在一个数组中找到最大的连续子数组,使得子数组的和最大。下面是一个暴力求解最大子数组问题的伪代码:


function findMaxSubarray(arr, k):      n = length(arr)      maxSum = sum(arr)      maxSubArray = [0] * n  # 用来存储当前找到的最大子数组和的最大值        for i in range(n):          subArray = []          for j in range(i, n):              subArray.append(arr[j] + arr[j+1])          subArray.sort()  # 先将子数组排序,可以提高效率          subArray.reverse()  # 反转子数组,可以提高效率          maxSubArray[i] = max(subArray)  # 将当前子数组的和更新到maxSubArray中          maxSum = max(maxSum, sum(subArray))  # 更新最大和        return maxSubArray, maxSum
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运行时间为,因为需要对每个子数组进行排序和反转操作。如果使用更高效的算法,如双指针算法,可以将时间复杂度优化到 O(n)。


chatgpt:

以下是最大子数组问题的暴力求解方法的伪代码,其运行时间为


FIND-MAXIMUM-SUBARRAY-BRUTE-FORCE(A)  n = length[A]  max_sum = -∞  for i = 1 to n      current_sum = 0      for j = i to n          current_sum = current_sum + A[j]          if current_sum > max_sum              max_sum = current_sum              low_idx = i              high_idx = j  return [low_idx, high_idx, max_sum]
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该算法的基本思想是对于数组 A 中的每个元素,都计算以该元素为起点的所有可能子数组的和,并记录出现的最大和和该子数组的起始和结束



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