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53. 最大子序和

53. 最大子序和

作者: 放下梧菲 | 来源:发表于2020-05-03 11:18 被阅读0次

    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。
    进阶:

    如果你已经实现复杂度为 O(n) 的解法,尝试使用更为精妙的分治法求解。

    本题用动态规划是很简单的,动态规划的解题思路就多说了,代码如下:

    class Solution {
        public int maxSubArray(int[] nums) {
            int len=nums.length;
            int dp[]=new int [len];
            int max=nums[0];
            int sum=0;
            for (int i=0;i<len;i++)
            {
                sum+=nums[i];
                if(sum>=0)
                {
                    if(sum>max)
                    {   max=sum;
                        dp[i]=sum;
                    }
                    else{
                        dp[i]=max;
                    }
                }
                else if(sum<0)
                {   
                    if(sum>max)
                    {   max=sum;
                        dp[i]=sum;
                    }
                    else{
                        dp[i]=max;
                    }
                    dp[i]=max;
                    sum=0;
                }
            }
            return dp[len-1];
        }
    }
    

    关键在于如何用分治法解答出本题,这个我一开始也是没有多少头绪,看了题解才明白,可以用4个变量来记录一段空间里的信息。

    • lSum 表示 [l, r]内以 l为左端点的最大子段和
    • rSum 表示 [l, r]内以 r 为右端点的最大子段和
    • mSum 表示 [l, r]内的最大子段和
    • iSum 表示 [l, r] 的区间和
      而通过这四个变量便可以解决本题了,显然我们要得到的就是整个数组的mSum,而如何求得mSum?
      首先要明确一个概念,就是分治算法肯定是需要我们将一段区间分为两个一样大小的部分。那就是前一部分和后一部分。
      mSum可以通过分类讨论是否经过中间点来划分,如果不经过的话那就是,前半部分的mSum和后半部分的mSum更大值,如果经过的话那就是前半部分的rSum加上后半部分的lSum,这三个值经过比较得到的最大值就是mSum。这就是答案了。
      而如何求解lSum和rSum,iSum都是比较简单的部分了,代码如下:
    class Solution {
        struct Data{
            int iSum,lSum,rSum,mSum;
        };
    public:
        int maxSubArray(vector<int>& nums) {
            return get(nums,0,nums.size()-1).mSum;
        }
        Data get(vector<int>& nums,int left,int right){
            if(left==right) return (Data){nums[left],nums[left],nums[left],nums[left]};
            int mid=(right-left)/2+left;
            Data leftSub = get(nums,left,mid);
            Data rightSub =get(nums,mid+1,right);
            return pushUp(leftSub,rightSub);
        }
        Data pushUp(Data leftSub,Data rightSub){
            int iSum=leftSub.iSum+rightSub.iSum;
            int lSum=max(leftSub.lSum,leftSub.iSum+rightSub.lSum);
            int rSum=max(rightSub.rSum,leftSub.rSum+rightSub.iSum);
            int mSum=max(max(leftSub.mSum,rightSub.mSum),leftSub.rSum+rightSub.lSum);
            return (Data){iSum,lSum,rSum,mSum};
        }
    };
    

    来源:力扣(LeetCode)
    链接:https://leetcode-cn.com/problems/maximum-subarray
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