卡达内算法的实际用途是什么？

What is the practical use of the Kadane's algorithm?

本文关键字：是什么 算法      更新时间：2023-10-16

这个算法很有趣，我知道它被用于图像处理（可能还有其他场景），但我觉得奇怪的是，这个算法也对负值进行操作，负值在成像世界中几乎不存在，那里有很多unsigned int来表示这些值。

你能提供一个利用卡达内算法的实际例子吗？

其中一个明显的应用是业务分析，您需要找出公司经历最大增长的持续时间或最小增长的持续时间，这有助于公司找到他们在这些时期内做得好或坏的事情，以重复或防止它们在未来为公司带来利益。

我直接从维基百科引用，

这个问题首先是由布朗大学的乌尔夫·格林南德（Ulf Grenander）提出的。 1977年，作为最大似然估计的简化模型 数字化图像中的图案。很快发现了线性时间算法 之后由卡内基梅隆大学的杰伊·卡达内（Jay Kadane）创作（Bentley 1984）。

如果您还不知道什么是最大似然估计，那么它适合您。

它可以处理以下问题：

  • 车站旅行顺序

    给定 P（D，X） 形式的 n 个加油站的列表，其中 D 是从该站到下一站的距离，X 是该站可用的汽油量，请确定您可以从那里完成到每个车站的旅程的起始站，顺序从 1.....N 开始。你只能朝一个方向走，即从P（i）到P（i+1）。假设您需要找到最大总和。

    卡达内算法（解决方案）

    初始化 ： max_so_far = 0 max_ending_here = 0

    数组中每个元素的循环 （a） max_ending_here = max_ending_here + a[i] （b） 如果（max_ending_here <0） max_ending_here = 0 （c） 如果（max_so_far

  • 克罗地亚海岸的酒店。

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