MAT2TILES 基本上是 mat2cell 的包装器，但当您只是尝试将 N 维数组分解为相等大小的块时，它具有更方便的接口。 它将所需的块大小作为输入参数，而 mat2cell 则不然。 当您只想沿特定尺寸平铺时，MAT2TILES还提供了一些便捷的快捷方式（请参见下文）。 用法： C=mat2tiles(X,D1,D2,D3,...,Dn) C=mat2tiles(X,[D1,D2,D3,...,Dn]) 将生成一个包含数组 X 的相邻块的元胞数组 C，每个块的维度为 D1xD2xD3x...xDn。 如果维度 Di 没有均匀划分为 size(X,i)，则沿维度 i 的 X 上边界的块将被截断。 允许为 Di 赋予值 Inf。 这样做后，就相当于设置了 Di=size(X,i)。 如果您只想沿某些数组维度进行平铺，这将非常有用。 示例1：将一个28x28矩阵拆分为4x7子矩阵>> A

自己写的分治算法，也包括了暴力求解的部分，并比较两者的运行时间，输出最大子数组的起始位置

假设X：[1:n] 是实数数组， L 是一个固定的正整数L ≤ n。X的L 子数组是数组X 的L 连续元素的任意序列。L -子数组的波谷是该L-子数组中的最小值。给出一个分治算法， 输入一个数组 X[1:n] 和一个正整数L ≤n ，并返回具有最大波谷的子数组L 的起始位置，并根据n 和L 分析算法的时间复杂度。

算法 最大子数组问题的相关代码和其他一些东西 利用分治法和动态规划来解决的

A = 平铺（B,nx,ny,overlap） 输入： B = 二维数组nx = 列方向的瓦片数ny = 行方向的列数重叠=以像素为单位的图块重叠量 ％输出A = 大小为 ny x nx 的元胞数组，每个元胞包含一个图块。

给定一个n个元素的数组,数组元素全部为整数，负数，正数和0均有可能存在，设设计一个算法，找出连续的几个数组元素相乘积最大

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.求子数组的最大和 题目： 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)。 例如输入的数组为1, -2, 3, 10, -4, 7, 2, -5，和最大的子数组为3, 10, -4, 7, 2， 因此输出为该子数组的和18。