最大连续子数组和
题目描述:
输入一个整型数组,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。
分析和解法:
解法一:暴力求解
我们可以找出所有连续子数组,并求解它们的和,找出最大值。
源代码如下:
#include <iostream>
#include <limits>
using namespace std;
int main()
{
int a[100];
int n = 0;
while(cin.peek() != '\n') cin >> a[n++];
int maxsum = INT_MIN;
int currsum = 0;
for (int i = 0; i < n; i++)
{
for (int j = i; j < n; j++)
{
for (int k = i; k <= j; k++)
currsum += a[k];
if (currsum > maxsum)
maxsum = currsum;
currsum = 0; ////这里要记得清零,否则的话 currsum 最终存放的是所有子数组的和
}
}
cout << maxsum << endl;
return 0;
}
分析:时间复杂度为 O(n ^ 3)。
解法二:顺序扫描
这种解法是按顺序一个一个的加到 currsum 中,如果 currsum < 0 ,那么 currsum 置为下一个元素,然后持续比较 maxsum 和 currsum 的大小,使得 maxsum 为最大值。
源代码如下:
#include <iostream>
#include <limits>
using namespace std;
int main()
{
int a[100];
int n = 0;
while(cin.peek() != '\n') cin >> a[n++];
int maxsum = INT_MIN;
int currsum = 0;
for (int i = 0; i < n; i++)
{
if (currsum < 0)
currsum = a[i];
else
currsum += a[i];
if (currsum > maxsum)
maxsum = currsum;
}
cout << maxsum << endl;
return 0;
}
分析:时间复杂度为 O(n)。
解法三:动态规划
这是一个很经典的动态规划问题。
令 currsum 为当前最大子数组的和,maxsum 为最后要返回的最大子数组的和。对第 j+1 个元素有两种选择:要么放入前面找到的子数组,要么作为新子数组的第一个元素。
currsum = max(a[j], currsum + a[j])
maxsum = max(maxsum, currsum)
源代码如下:
#include <iostream>
#include <limits>
using namespace std;
int main()
{
int a[100];
int n = 0;
while(cin.peek() != '\n') cin >> a[n++];
int maxsum = INT_MIN;
int currsum = 0;
for (int i = 0; i < n; i++)
{
currsum = (currsum + a[i] > a[i]) ? (currsum + a[i]) : a[i];
maxsum = (maxsum > currsum) ? maxsum : currsum;
}
cout << maxsum << endl;
return 0;
}
分析:时间复杂度为 O(n)。
特别注意:
- 注意解法二与解法三的异同
参考资料:《编程之法》The Art of Programming By July
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