每日一题:连续子数组的最大和(动态规划)

2023-04-12 14:14:39 浏览数 (1)

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

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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:

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输入:[2]
返回值:2

示例3

输入:

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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)
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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)
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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)
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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

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/*
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;
    }
};

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