JZ42 连续子数组的最大和
知识点动态规划
描述
输入一个长度为n的整型数组array,数组中的一个或连续多个整数组成一个子数组,子数组最小长度为1。求所有子数组的和的最大值。
数据范围:
1 <= n <= 2*10^5
-100 <= a[i] <= 100
要求:时间复杂度为 O(n)O(n),空间复杂度为 O(n)O(n)
进阶:时间复杂度为 O(n)O(n),空间复杂度为 O(1)O(1)
示例1
代码语言:javascript复制输入:[1,-2,3,10,-4,7,2,-5]
返回值18
说明:经分析可知,输入数组的子数组[3,10,-4,7,2]可以求得最大和为18
示例2
输入:
代码语言:javascript复制输入:[2]
返回值:2
示例3
输入:
代码语言:javascript复制输入:[-10]
返回值:-10
解题思路
方法1: 连续的子数组,即数组中从i下标到j下标(0<=i<=j<数组长度)的数据,想要获得所有的子数组和,可以通过暴力法,两次循环获得,但时间复杂度为O(n^2),效率不高。
方法2: 动态规划,设动态规划列表 dp,dp[i] 代表以元素 array[i] 为结尾的连续子数组最大和。 状态转移方程: dp[i] = max(dp[i-1] array[i], array[i]);
具体思路如下: 1、遍历数组,比较 dp[i-1] array[i] 和 array[i]的大小; 2、为了保证子数组的和最大,每次比较 sum 都取两者的最大值; 3、用max变量记录计算过程中产生的最大的连续和dp[i];
方法3: 我们可以简化动态规划,使用一个变量sum来表示当前连续的子数组和,以及一个变量max来表示中间出现的最大的和。
代码实现
方法1:暴力法,时间复杂度O(n^2),空间复杂度O(1)
代码语言:javascript复制class Solution {
public:
int FindGreatestSumOfSubArray(vector<int> array) {
int Max = array[0];
int sum = 0;
for(int i = 0; i < array.size(); i)
{
// 每开启新的循环,需要把sum归零
sum = 0;
for(int j = i; j < array.size(); j)
{
// 这里是求从i到j的数值和
sum = array[j];
// 每次比较,保存出现的最大值
Max = max(Max, sum);
}
}
return Max;
}
};
方法2:动态规划,时间复杂度O(n),空间复杂度O(n)
代码语言:javascript复制class Solution {
public:
int FindGreatestSumOfSubArray(vector<int> array) {
int* dp = new int[array.size()];
int Max = array[0];
dp[0] = array[0];
for(int i = 1; i < array.size(); i)
{
// 动态规划,状态转移方程,确定dp[i]的最大值
dp[i] = max(dp[i - 1] array[i], array[i]);
// 每次比较,保存出现的最大值
Max = max(Max, dp[i]);
}
return Max;
}
};
方法3:优化动态规划,时间复杂度O(n),空间复杂度O(1)
代码语言:javascript复制class Solution {
public:
int FindGreatestSumOfSubArray(vector<int> array) {
if(array.empty())
return 0;
int Max = array[0];
int sum = array[0];
for(int i = 1; i < array.size(); i)
{
// 优化动态规划,确定sum的最大值
sum = max(sum array[i], array[i]);
// 每次比较,保存出现的最大值
Max = max(Max, sum);
}
return Max;
}
};
另一种写法:不用max的写法,就是用 if语句代替
代码语言:javascript复制/*
算法时间复杂度 O(n)
用cur记录累计值,maxSum记录和最大
基于思想:对于一个数A,若是A的左边累计数非负,那么加上A能使得值不小于A,认为累计值对
整体和是有贡献的。如果前几项累计值负数,则认为有害于总和,cur记录当前值。
此时 若和大于maxSum 则用maxSum记录下来
*/
class Solution {
public:
int FindGreatestSumOfSubArray(vector<int> array) {
if(array.empty())
return 0;
int maxSum = array[0];
int cur = array[0];
for(int i = 1; i < array.size(); i)
{
if(cur >= 0)
cur = array[i];
else
cur = array[i];
if(cur > maxSum)
maxSum = cur;
}
return maxSum;
}
};