题目描述
给定一个整数数组 nums ,找到一个具有最大和的连续子数组(子数组最少包含一个元素),返回其最大和。
示例:
输入: [-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4]
输出: 6
解释: 连续子数组 [4,-1,2,1] 的和最大,为 6。
题解
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傻傻暴力美学法
遍历思路:
以某个节点为开头的所有子序列: 如 [a],[a, b],[ a, b, c] ... 再从以 b 为开头的子序列开始遍历 [b] [b, c]。
/**
* @Author xiaodingfeng
* @Description //TODO 傻傻暴力法
* @Date 15:14 2021/1/27
* @Param [nums]
* @return int
**/
public static int maxSubArray(int[] nums) {
int length = nums.length;
if (length==0)
return 0;
int max = nums[0];
for (int i = 0; i < length; i++) {
int temp=0;
for (int j = i; j < length; j++) {
temp+=nums[j];
if (temp>max)
max=temp;
}
}
return max;
}
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动态规划
遍历思路:
以子序列的结束节点为基准,先遍历出以某个节点为结束的所有子序列,因为每个节点都可能会是子序列的结束节点,因此要遍历下整个序列,如: 以 b 为结束点的所有子序列: [a , b] [b] 以 c 为结束点的所有子序列: [a, b, c] [b, c] [ c ]。
解题思路:
假设 nums 数组的长度是 n,下标从 0 到 n−1。
我们用 a_i 代表 nums[i],用 f(i)代表以第 i 个数结尾的连续子数组的最大和,那么很显然我们要求的答案就是:
因此我们只需要求出每个位置的 f(i),然后返回 f 数组中的最大值即可。那么我们如何求 f(i) 呢?我们可以考虑 a_i 单独成为一段还是加入 f(i - 1)对应的那一段,这取决于 a_i 和 f(i - 1) + a_i的大小,我们希望获得一个比较大的,于是可以写出这样的动态规划转移方程:
不难给出一个时间复杂度 O(n)、空间复杂度 O(n)的实现,即用一个 f 数组来保存 f(i)的值,用一个循环求出所有 f(i)。考虑到 f(i) 只和 f(i - 1)相关,于是我们可以只用一个变量 pre 来维护对于当前 f(i)的 f(i - 1)的值是多少,从而让空间复杂度降低到 O(1),这有点类似「滚动数组」的思想。
官方解答,佛了
class Solution {
public int maxSubArray(int[] nums) {
int pre = 0, maxAns = nums[0];
for (int x : nums) {
pre = Math.max(pre + x, x);
maxAns = Math.max(maxAns, pre);
}
return maxAns;
}
}
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分治法
解题思路就不写了,写了也看不懂~~~
class Solution {
public class Status {
public int lSum, rSum, mSum, iSum;
public Status(int lSum, int rSum, int mSum, int iSum) {
this.lSum = lSum;
this.rSum = rSum;
this.mSum = mSum;
this.iSum = iSum;
}
}
public int maxSubArray(int[] nums) {
return getInfo(nums, 0, nums.length - 1).mSum;
}
public Status getInfo(int[] a, int l, int r) {
if (l == r) {
return new Status(a[l], a[l], a[l], a[l]);
}
int m = (l + r) >> 1;
Status lSub = getInfo(a, l, m);
Status rSub = getInfo(a, m + 1, r);
return pushUp(lSub, rSub);
}
public Status pushUp(Status l, Status r) {
int iSum = l.iSum + r.iSum;
int lSum = Math.max(l.lSum, l.iSum + r.lSum);
int rSum = Math.max(r.rSum, r.iSum + l.rSum);
int mSum = Math.max(Math.max(l.mSum, r.mSum), l.rSum + r.lSum);
return new Status(lSum, rSum, mSum, iSum);
}
}
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