Programa C++ para la suma máxima de subarreglo circular

Dados n números (tanto +ve como -ve), dispuestos en un círculo, encuentre la suma máxima de números consecutivos. 

Ejemplos: 

Input: a[] = {8, -8, 9, -9, 10, -11, 12}
Output: 22 (12 + 8 - 8 + 9 - 9 + 10)

Input: a[] = {10, -3, -4, 7, 6, 5, -4, -1} 
Output:  23 (7 + 6 + 5 - 4 -1 + 10) 

Input: a[] = {-1, 40, -14, 7, 6, 5, -4, -1}
Output: 52 (7 + 6 + 5 - 4 - 1 - 1 + 40)

Método 1 Puede haber dos casos para la suma máxima:  

• Caso 1: Los elementos que contribuyen a la suma máxima están dispuestos de manera que no haya envoltura. Ejemplos: {-10, 2, -1, 5}, {-2, 4, -1, 4, -1}. En este caso, el algoritmo de Kadane producirá el resultado.
• Caso 2: Los elementos que contribuyen a la suma máxima están dispuestos de tal manera que el envoltorio está ahí. Ejemplos: {10, -12, 11}, {12, -5, 4, -8, 11}. En este caso, cambiamos wrapping a non-wraping. Veamos cómo. Envolver los elementos contribuyentes implica no envolver los elementos no contribuyentes, así que averigüe la suma de los elementos no contribuyentes y reste esta suma de la suma total. Para averiguar la suma de las no contribuciones, invierta el signo de cada elemento y luego ejecute el algoritmo de Kadane. 
  Nuestro arreglo es como un anillo y tenemos que eliminar el máximo continuo negativo que implica el máximo continuo positivo en los arreglos invertidos. Finalmente, comparamos la suma obtenida en ambos casos y devolvemos el máximo de las dos sumas.

Las siguientes son implementaciones del método anterior. 

// C++ program for maximum contiguous circular sum problem
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
  
// Standard Kadane's algorithm to
// find maximum subarray sum
int kadane(int a[], int n);
  
// The function returns maximum
// circular contiguous sum in a[]
int maxCircularSum(int a[], int n)
{
    // Case 1: get the maximum sum using standard kadane'
    // s algorithm
    int max_kadane = kadane(a, n);
     // if maximum sum using standard kadane' is less than 0
    if(max_kadane < 0)
      return max_kadane;
  
    // Case 2: Now find the maximum sum that includes
    // corner elements.
    int max_wrap = 0, i;
    for (i = 0; i < n; i++) {
        max_wrap += a[i]; // Calculate array-sum
        a[i] = -a[i]; // invert the array (change sign)
    }
  
    // max sum with corner elements will be:
    // array-sum - (-max subarray sum of inverted array)
    max_wrap = max_wrap + kadane(a, n);
  
    // The maximum circular sum will be maximum of two sums
    return (max_wrap > max_kadane) ? max_wrap : max_kadane;
}
  
// Standard Kadane's algorithm to find maximum subarray sum
// See https:// www.geeksforgeeks.org/archives/576 for details
int kadane(int a[], int n)
{
    int max_so_far = 0, max_ending_here = 0;
    int i;
    for (i = 0; i < n; i++) {
        max_ending_here = max_ending_here + a[i];
          
        if (max_so_far < max_ending_here)
            max_so_far = max_ending_here;
          if (max_ending_here < 0)
              max_ending_here = 0;
    }
    return max_so_far;
}
  
/* Driver program to test maxCircularSum() */
int main()
{
    int a[] = { 11, 10, -20, 5, -3, -5, 8, -13, 10 };
    int n = sizeof(a) / sizeof(a[0]);
    cout << "Maximum circular sum is " << maxCircularSum(a, n) << endl;
    return 0;
}
  
// This is code is contributed by rathbhupendra

Producción: 

Maximum circular sum is 31

Análisis de Complejidad:  

• Complejidad de tiempo: O(n), donde n es el número de elementos en la array de entrada. 
  Como solo se necesita un recorrido lineal de la array.
• Espacio Auxiliar: O(1). 
  Como no se requiere espacio adicional.

Tenga en cuenta que el algoritmo anterior no funciona si todos los números son negativos, por ejemplo, {-1, -2, -3}. Devuelve 0 en este caso. Este caso se puede manejar agregando una verificación previa para ver si todos los números son negativos antes de ejecutar el algoritmo anterior.

Método 2 
Enfoque: en este método, modifique el algoritmo de Kadane para encontrar una suma mínima de subarreglo contiguo y la suma máxima de subarreglo contiguo, luego verifique el valor máximo entre max_value y el valor que queda después de restar min_value de la suma total.
Algoritmo 

1. Calcularemos la suma total de la array dada.
2. Declararemos la variable curr_max, max_so_far, curr_min, min_so_far como el primer valor de la array.
3. Ahora usaremos el Algoritmo de Kadane para encontrar la suma máxima del subarreglo y la suma mínima del subarreglo.
4. Verifique todos los valores en la array: – 
   1. Si min_so_far se iguala a sum, es decir, todos los valores son negativos, entonces devolvemos max_so_far.
   2. De lo contrario, calcularemos el valor máximo de max_so_far y (sum – min_so_far) y lo devolveremos.

La implementación del método anterior se da a continuación.  

// C++ program for maximum contiguous circular sum problem
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
  
// The function returns maximum
// circular contiguous sum in a[]
int maxCircularSum(int a[], int n)
{
    // Corner Case
    if (n == 1)
        return a[0];
  
    // Initialize sum variable which store total sum of the array.
    int sum = 0;
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        sum += a[i];
    }
  
    // Initialize every variable with first value of array.
    int curr_max = a[0], max_so_far = a[0], curr_min = a[0], min_so_far = a[0];
  
    // Concept of Kadane's Algorithm
    for (int i = 1; i < n; i++) {
        // Kadane's Algorithm to find Maximum subarray sum.
        curr_max = max(curr_max + a[i], a[i]);
        max_so_far = max(max_so_far, curr_max);
  
        // Kadane's Algorithm to find Minimum subarray sum.
        curr_min = min(curr_min + a[i], a[i]);
        min_so_far = min(min_so_far, curr_min);
    }
  
    if (min_so_far == sum)
        return max_so_far;
  
    // returning the maximum value
    return max(max_so_far, sum - min_so_far);
}
  
/* Driver program to test maxCircularSum() */
int main()
{
    int a[] = { 11, 10, -20, 5, -3, -5, 8, -13, 10 };
    int n = sizeof(a) / sizeof(a[0]);
    cout << "Maximum circular sum is " << maxCircularSum(a, n) << endl;
    return 0;
}

Producción: 

Maximum circular sum is 31

Análisis de Complejidad:  

• Complejidad de tiempo: O(n), donde n es el número de elementos en la array de entrada. 
  Como solo se necesita un recorrido lineal de la array.
• Espacio Auxiliar: O(1). 
  Como no se requiere espacio adicional.

Consulte el artículo completo sobre la suma máxima de subarreglo circular para obtener más detalles.