最大子数组和(LeetCode 53)

2024-05-24 14:28:57 浏览数 (1)

1.问题描述

给你一个整数数组 nums ,请你找出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。

注意「子数组」是数组中的一个连续部分。

示例 1:

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输入:nums = [-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 。

示例 2:

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输入:nums = [1]
输出:1

示例 3:

代码语言:javascript复制
输入:nums = [5,4,-1,7,8]
输出:23

提示:

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1 <= nums.length <= 105
-104 <= nums[i] <= 104

2.难度等级

Medium。

3.热门指数

★★★★☆

4.解题思路

4.1 暴力

其实我们可以很容易设计出一个暴力的方法来求解本题,即简单地尝试所有子数组。

假设数组长度为 n,那么当子数组长度大于 1 时,共有

C_n^2=frac{1}{2}n(n-1)

个。

当子数组长度等于 1 时,共有 n 个子数组。

因此其时间复杂度为

O(n^2)

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func maxSubArray(nums []int) int {
	max := math.MinInt
	for i := 0; i < len(nums); i   {
		sum := 0
		for j := i; j < len(nums); j   {
			sum  = nums[j]
			if sum > max {
				max = sum
			}
		}
	}
	return max
}

4.2 分治

分治法求解最大子数组和可以提高效率。

假设寻找数组 A[low,high] 的最大子数组。使用分治意味着我们要将数组划分为两个规模尽量相等的子数组。也就是说,找到子数组的中间位置 mid,将数组分为两部分。

那么任何连续子数组 A[i,j] 所处的位置必然是以下三种情况之一: (1)完全位于左边,low <= i <= j <= mid。 (2)完全位于右边,mid < i <= j <= high。 (3)跨越中间点,low <= i <= mid < j <= high

对于 A[low,mid] 和 A[mid 1,high] 可以递归分治求解,因为这两个子问题仍是最大子数组问题,只是规模更小。因此,剩下的工作就是寻找跨越中点的最大子数组,然后在三种情况中选取和最大者。

如何找到跨越中点的最大子数组,很简单,我们只要以 mid 为起点,向左遍历找出左边最大子数组。然后以 mid 1为起点,向右遍历找出左边最大子数组。两个子数组拼接在一起,就是跨越中点的最大子数组。

时间复杂度:

分治策略求解最大子数组使用了递归求解的方法,因此我们需要建立一个递归式来描述上面算法的时间复杂度。

在这里,对问题进行简化,假设原问题是规模的2的幂,这样所有子问题的规模均为整数。

很明显,求解跨越中点的最大子数组的时间复杂度是 O(n)。

我们用 T(n) 表示时间复杂度,那么左右区间的时间复杂度为 2T(n/2)。

所以总的时间复杂度为 T(n)=2T(n/2) O(n)。

此递归式与归并排序的递归式一样,求解递归式的时间复杂度可以采用《算法导论中》中文第三版的4.5节中提出的方法,可快速求解上面递归式的时间复杂度 T(n)=O(nlogn)。

空间复杂度: 递归会使用 O(log⁡n) 的栈空间。

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func maxSubArray(nums []int) int {
	n := len(nums)
	if n == 1 {
		return nums[0]
	}

	mid := (n - 1) / 2
	midMax := midMax(nums, mid)
	leftMax := maxSubArray(nums[:mid 1])
	rightMax := maxSubArray(nums[mid 1:])

	max := math.Max(float64(rightMax), math.Max(float64(midMax), float64(leftMax)))
	return int(max)
}

// 跨越中间点的最大子数组和。
func midMax(nums []int, m int) int {
	maxl, maxr := math.MinInt, math.MinInt

	var suml int
	for i := m; i >= 0; i-- {
		suml  = nums[i]
		if suml > maxl {
			maxl = suml
		}
	}
	var sumr int
	for i := m   1; i < len(nums); i   {
		sumr  = nums[i]
		if sumr > maxr {
			maxr = sumr
		}
	}
	return maxl   maxr
}

4.3 贪心

对于一个包含负数的数组,从数组左边开始,依次累加元素和,当小于 0 时,从下一个元素重新开始累加并与前面最大子数组的和比较,记录最大者。

时间复杂度: O(n)。我们只需要遍历一遍数组即可求得答案。

空间复杂度: O(1)。我们只需要常数空间存放若干变量。

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func maxSubArray(nums []int) int {
    max := nums[0]
    for i := 1; i < len(nums); i   {
        if nums[i]   nums[i-1] > nums[i] {
            nums[i]  = nums[i-1]
        }
        if nums[i] > max {
            max = nums[i]
        }
    }
    return max
}

参考文献

53. 最大子数组和 - LeetCode 算法导论中文版.原书第三版[M].P38-42

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