一、题目:返回一个二维整数数组中最大子数组的和。
项目成员：檀威，陈志利
要求：
输入一个整形数组，数组里有正数也有负数。
数组中连续的一个或多个整数组成一个子数组，每个子数组都有一个和。
求所有子数组的和的最大值。要求时间复杂度为O(n)。
结对编程要求：
两人结对完成编程任务。
一人主要负责程序分析，代码编程。
一人负责代码复审和代码测试计划。
发表一篇博客文章讲述两人合作中的过程、体会以及如何解决冲突(附结对开发的工作照)。（截止到周四3月26日24:00）
二、设计思想：
首先以（0,0）为起点，假设一数组元素P[i][j]。求起点是第a行，终点是第c行，以(i,j)为终点的的连续子数组的和，之后转换为求一维连续子数组的和；这样求得所有子数组之和，然后就开始找所有子数组中和的最大值了，并初始化为max[0][0]。
三、代码：
#include <iostream.h>
int maxSubArray(int **a,int n,int m)
{
int **p=new int*[n];
int i,j;
if(m==0||n==0)
return 0;
//计算p[i][j]
for(i=0;i<n;i++)
{
p[i]=new int[m];
for(j=0;j<m;j++)
{
if(i==0)
{
if(j==0)
p[i][j]=a[i][j];
else
p[i][j]=p[i][j-1]+a[i][j];
}
else
{
if(j==0)
p[i][j]=p[i-1][j]+a[i][j];
else
p[i][j]=p[i][j-1]+p[i-1][j]-p[i-1][j-1]+a[i][j];
}
}
}
//计算二维数组最大子数组的和
int temp;
int max=a[0][0];
int sum;
//如果m==1
if(m==1)
{
for(i=0;i<n;i++)
{
for(j=i;j<n;j++)
{
if(i==0)
{
temp=p[j][m-1];
}
else
{
temp=p[j][m-1]-p[i-1][m-1];
}
if(sum<temp)
sum=temp;
}
}
}
else
{
for(i=0;i<n;i++)
{
for(j=i;j<n;j++)
{
if(i==0)
{
temp=p[j][m-1]-p[j][m-2];
}
else
{
temp=p[j][m-1]-p[j][m-2]-p[i-1][m-1]+p[i-1][m-2];
}
for(int k=m-2;k>=0;k--)
{
if(temp<0)
temp=0;
if(i==0)
{
if(k==0)
temp+=p[j][k];
else
temp+=p[j][k]-p[j][k-1];
}
else
{
if(k==0)
temp+=p[j][k]-p[i-1][k];
else
temp+=p[j][k]-p[j][k-1]-p[i-1][k]+p[i-1][k-1];
}
if(sum<temp)
sum=temp;
}
}
}
}
return sum;
}
int main()
{
int n,m;
cout<<"请输入二维数组的行数:"<<endl;
cin>>n;
cout<<"请输入二维数组的列数"<<endl;
cin>>m;
int i,j;
int **a=new int*[n];
cout<<"请输入该二维数组元素:"<<endl;
for(i=0;i<n;i++)
{
a[i]=new int[m];
for(j=0;j<m;j++)
{
cin>>a[i][j];
}
}
int sum=maxSubArray(a,n,m);
cout<<"二维数组的最大子数组之和:"<<sum<<endl;
return 0;
}
四、测试及实验截图
有正有负时测试正确：
全正数时正确：
有正有负有零：
全负数时：
五、缺陷及总结：
本次结对我两在上次用动态法一维数组求最大子数组之和基础上，本次用穷举法先假设一数组元素P[i][j],之后求每个子数组之和并求其最大子数组之和即可，缺陷就是这样时间复杂度比较大，程序也没有相应的错误输入提示，有待改进。
六、工作合照：
