给定一个整数数组 nums ,找到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。
输入: [-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。
首先理解题意:
题目讲究的是连续,那我们可以假设一下,我们现在以下标为0的值为基准值,那么下一位就分为两种情况了:
- 下一位为负数,那么我们就要与基准值比较,看哪个大
- 下一位为正数,那么我们肯定是要相加了
核心代码:
//取出第一位为基准值 sum := nums[0] res := sum //下标从1开始 for i := 1; i < len(nums); i++ { //当值是负数的时候,就要与res比较,取出最大的 //当值为正数的时候,就要与res相加,那么才会更大 if sum < 0 { sum = nums[i] } else { sum += nums[i] } res = max(res, sum) }
整体代码:
package main import ( "fmt" ) func maxSubArray(nums []int) int { //取出第一位为基准值 sum := nums[0] res := sum //下标从1开始 for i := 1; i < len(nums); i++ { //当值是负数的时候,就要与res比较,取出最大的 //当值为正数的时候,就要与res相加,那么才会更大 if sum < 0 { sum = nums[i] } else { sum += nums[i] } res = max(res, sum) } return res } func max(a, b int) int { if a > b { return a } return b } func main() { nums := []int{-2, 1, -3, 4, -1, 2, 1, -5, 4} //nums := []int{-2, 1} fmt.Println(maxSubArray(nums)) }
经查找上方的算法叫扫描法,时间复杂度为O(n)。
下面我们尝试一下使用动态规划法来解题:
解题思路:
设sum[i]为以第i个元素结尾且和最大的连续子数组。假设对于元素i,所有以它前面的元素结尾的子数组的长度都已经求得,那么以第i个元素结尾且和最大的连续子数组实际上,要么是以第i-1个元素结尾且和最大的连续子数组加上这个元素,要么是只包含第i个元素,即sum[i] = max(sum[i-1] + a[i], a[i])。可以通过判断sum[i-1] + a[i]是否大于a[i]来做选择,而这实际上等价于判断sum[i-1]是否大于0。由于每次运算只需要前一次的结果,因此并不需要像普通的动态规划那样保留之前所有的计算结果,只需要保留上一次的即可,因此算法的时间和空间复杂度都很小
完整代码:
//动态规划解法 //假设sum[i]为以第i个元素结尾且和最大的连续子数组。 //假设对于元素i,所有以它前面的元素结尾的子数组的长度都已经求得 //那么以第i个元素结尾且和最大的连续子数组实际上,要么是以第i-1个元素结尾且和最大的连续子数组加上这个元素,要么是只包含第i个元素 //即sum[i] = max(sum[j:i-1] + a[i], a[i])。//j是数组的某个下标,0<=j<i-1<n //可以通过判断sum[i-1] + a[i]是否大于a[i]来做选择,而这实际上等价于判断sum[i-1]是否大于0。 //由于每次运算只需要前一次的结果,因此并不需要像普通的动态规划那样保留之前所有的计算结果,只需要保留上一次的即可,因此算法的时间和空间复杂度都很小 func maxSubArrayKMP(nums []int) int { res, sum := nums[0], nums[0] for i := 0; i < len(nums); i++ { //这里是核心判断 //当前几项大于0,那就相加 if (res > 0) { res += nums[i] } else {//如果不是,那就直接是当前项 res = nums[i] } if (sum < res) { sum = res } } return res }