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  • [leetCode]剑指 Offer 42. 连续子数组的最大和

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    解法一 一次遍历

    直观的解法是遍历数组的所有子数组打擂求解,但是这种方法空间复杂度为 O ( n 2 ) O(n^2) O(n2)。为了降低复杂度可以举一个例子,尝试从头到尾逐个累加每个数字,以数组[1,-2,3,10,-4,7,2,-5]为例:
    在这里插入图片描述
    可以发现1+ -2 = -1 < 0,当-1加3时等于2,而2比3本身要小所以累加数组和得抛弃前面的和-1,而重新加上3。每次记录最大的子数组和不断打擂可以得出结果。

    class Solution {
        public int maxSubArray(int[] nums) {
            int curSum = 0;//当前和
            int greatestSum = Integer.MIN_VALUE;
            for(int i = 0; i < nums.length; i++) {
                if(curSum < 0) {
                    curSum = nums[i];
                }else {
                    curSum += nums[i];
                }
                if(curSum > greatestSum) {
                    greatestSum = curSum;
                }
            }
            return greatestSum;
        }
    }
    

    解法二 动态规化

    使用动态规化的思想来分析问题。如果用 f ( i ) f(i) f(i)表示第 i i i个数字结尾的子数组的最大和,那么需要求出 m a x [ f ( i ) ] ( 0 < = i < n ) max[f(i)] (0<=i<n) max[f(i)](0<=i<n)可以有以下递归公式求解 f ( i ) f(i) f(i):
    在这里插入图片描述
    这种思路代码与解法一一至,递归公式中的 f ( i ) f(i) f(i)即为curSum, m a x [ f ( i ) ] max[f(i)] max[f(i)]greatestSum

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/PythonFCG/p/13859949.html
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