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  • 数组中最大的子数组之和

    一个有N个整数元素的一维数组(A[0]、A[1],...A[n-1]),求子数组之和的最大值。

    例子:
    [1, -2, 3, 5, -3, 2] 返回:8
    [0, -2, 3, 5, -1, 2] 返回:9
    [-9, -2, -3, -5, -3] 返回:-2

    思路:从头遍历数组元素,并累加求和,如果和小于0就自当前元素从新开始,否则就一直累加,取其中最大值便为解。

    方法1:蛮力法 时间复杂度为O(N^2).
    int MaxSum1(int *arr,int n)
    {
        int sum = 0,max = INT_MIN;
        for(int i = 0; i<n; ++i)
        {
            sum = 0;
            for(int j = i;j<n; ++j)
            {
                sum += arr[j];
                if(sum>max)
                    max = sum;
            }
        }
        return max;
    }
     
    方法2:这种方法网上很多,但是还是以编程之美上面提供的代码最为规范,它可以处理所有数都为负数和情况。大体思想,是如果子数组和为负数了,则抛弃现在在算的子数组,以下一个元素为头重新开始计算子数组之和,因为一个数与负数的和肯定会小于这个数本身。时间复杂度为: O(N)
    int MaxSum2(int *A, int n)
    {
        int nStart = A[n-1];
        int nAll = A[n-1];    
        for(int i = n-2;i>=0;--i)
        {
            if(nStart<0)
                nStart = 0;
            nStart += A[i];
            if(nStart>=nAll)
            {
                nAll = nStart;           
            }
        }
        return nAll;
    }
     
    方法3:分治法
    设A[i]为数组中的一个任意元素,则对于最大连续子数组和,有:
    1、若最大子数组和中包括A[i]这个元素,则从A[i]往左找,找出左边的最大值,再从A[i]往右找,找出右边的最大值,相加即得。
    2、若最大子数组和中不包括A[i]这个元素,则最大子数组和是A[0],...A[i-1]和A[i+1]...A[n-1]两个子数组最大和的最大值。
    时间复杂度为O(NlgN)
    int MaxSum3(int *A,int beg,int end)
    {
        if(beg==end)
            return A[beg-1];
        int mid = (beg+end)/2;
        int left = MaxSum3(A,beg,mid);
        int right = MaxSum3(A,mid+1,end);
        int sum = A[mid-1];
        int i = mid-1, j = mid+1;
        int maxsum = A[mid-1];
        while(i>=beg)
        {
            sum+= A[i-1];
            if(sum>maxsum)
                maxsum = sum;
            --i;
        }
        sum = maxsum;
        while(j<=end)
        {
            sum+=A[j-1];
            if(sum>maxsum)
                maxsum = sum;
            ++j;
        }
        int max = left>right?left:right;
        max = max>maxsum?max:maxsum;
        return max;
    }
     
    需要注意的是,如果考虑到数组首尾相连,需要按以下步骤做出改进:
    1、先按不相连计算出最大值max
    2、从尾往头扫描,找出最大值m1,并记录最大位置i,再从头往尾扫描,找出最大值m2, 并记录最大位置j,若i>j,则比较m1+m2与max,求出最大值,若i<=j,则令m = A[0]+A[1]+A[2]+...A[n-1],求出m和max之间的最大值。
     
    int MaxSum4(int *A, int n,int &beg,int &end)
    {
        if(A==NULL||n<=1)
        {
            cout<<"error input"<<' ';
            exit(0);
        }
        if(n==1)
            return A[0];
        int pos = 0;
        int CurSum = A[0];
        int MaxSum = A[0];
        for(int i = 1; i<n;++i)
        {
            if(CurSum<=0)
                CurSum = 0;
            CurSum += A[i];
            if(CurSum>=MaxSum)
            {
                MaxSum = CurSum;
                pos = i;
            }
        }
        int pos1 = 0,max1 = A[0];
        CurSum = A[0]; 
        for(int i = 1;i<=n-1;++i)
        {
            CurSum += A[i];
            if(CurSum>=max1)
            {
                max1 = CurSum;
                pos1 = i;
            }
        }
        CurSum = A[n-1];
        int pos2 = n-1, max2 = A[n-1];
        for(int j = n-2; j>=0; --j)
        {
            CurSum += A[j];
            if(CurSum>=max2)
            {
                max2 = CurSum;
                pos2 = j;
            }
        }
        int sum = 0;
        if(pos1>=pos2)
        {
            for(int i = 0; i<n; ++i)
                sum+=A[i];
        }
        else
        {
            for(int i = 0; i<=pos1; ++i)
            {
                sum+=A[i];
            }
            for(int j = n-1; j>=pos2; --j)
            {
                sum+=A[j];
            }
        }
        int temp = MaxSum>sum?MaxSum:sum;
        if(MaxSum==temp)
        {
            end = pos;
            while(temp!=0)
            {
                temp-=A[pos--];
            }
            beg = ++pos;
            return MaxSum;
        }
        else
        {
            if(pos1>=pos2)
            {
                beg = 0;
                end = n-1;
            }
            else
            {
                end = pos2;
                beg = pos1;
            }
            return sum;
        }
        return MaxSum>sum?MaxSum:sum;
    }
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