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给你一个整数数组 nums
,请你找出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。
子数组 是数组中的一个连续部分。
示例 1:
输入:nums = [-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 。
示例 2:
输入:nums = [1]
输出:1
示例 3:
输入:nums = [5,4,-1,7,8]
输出:23
提示:
-
1 <= nums.length <= 105
-
-104 <= nums[i] <= 104
进阶:如果你已经实现复杂度为 O(n)
的解法,尝试使用更为精妙的 分治法 求解。
从头开始累加遍历到的数组元素,当累加和为负数时,需要将前面所有的元素舍弃并将累加和置为0(因为用负数继续加后面的元素,得到的结果只会更小)。例如 [-2,1],起始点一定是从1开始的。
运用贪心算法,局部最优:当前“连续和”为负数的时候立刻放弃,从下一个元素重新计算“连续和”,因为负数加上下一个元素 “连续和”只会越来越小;全局最优:选取最大“连续和”。
C++
// 贪心法 class Solution { public: int maxSubArray(vector<int>& nums) { int sum = 0; int result = nums[0]; // 初始化为数组中的第一个元素,用来记录遍历数组的过程中得到的最大和 for (int i = 0; i < nums.size(); i++) { sum += nums[i]; if (sum > result) { // 如果当前的和大于 result,则将 result 赋值为 当前的值 result = sum; } if (sum < 0) { // 如果 sum 小于0,则重置子序列的起始位置,因为结果为负数一定会将后面的结果和拉小 sum = 0; } } return result; }
JavaScript
// 贪心法 var maxSubArray = function(nums) { let result = nums[0]; let sum = 0; for (let i = 0; i < nums.length; i++) { sum += nums[i]; if (sum > result) { result = sum; } if (sum < 0) { sum = 0; } } return result; };