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  • Lc_53_最大子序和dp

    
    package com.example.leetcode;
    
    /**
     * @description: 53. 最大子序和
     * 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。
     * <p>
     * <p>
     * <p>
     * 示例 1:
     * <p>
     * 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:
     * <p>
     * 输入:nums = [1]
     * 输出:1
     * 示例 3:
     * <p>
     * 输入:nums = [0]
     * 输出:0
     * 示例 4:
     * <p>
     * 输入:nums = [-1]
     * 输出:-1
     * 示例 5:
     * <p>
     * 输入:nums = [-100000]
     * 输出:-100000
     * <p>
     * <p>
     * 提示:
     * <p>
     * 1 <= nums.length <= 3 * 104
     * -105 <= nums[i] <= 105
     * <p>
     * <p>
     * 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。
     * @author: licm
     * @create: 2021-06-08 09:54
     **/
    public class Lc_53_最大子序和dp {
    
        /**
         * 1.dp[i]代表当前下标对应的最大值
         * 2.递推公式 dp[i] = max (dp[i-1]+nums[i],nums[i]) res = max(res,dp[i])
         * 3.初始化 都为 0
         * 4.遍历方向,从前往后
         * 5.举例推导结果。。。
         *
         * @param nums
         * @return
         */
        public static int maxSubArray(int[] nums) {
            if (nums.length == 0) {
                return 0;
            }
    
            int res = nums[0];
            int[] dp = new int[nums.length];
            dp[0] = nums[0];
            for (int i = 1; i < nums.length; i++) {
                dp[i] = Math.max(dp[i - 1] + nums[i], nums[i]);
                res = res > dp[i] ? res : dp[i];
            }
            return res;
        }
    
        public static void main(String[] args) {
    //        int[] nums = {-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4};
            int[] nums = {5, 4, -1, 7, 8};
            System.out.println(maxSubArray(nums));
        }
    }
    
    
    不会,我可以学;落后,我可以追赶;跌倒,我可以站起来!
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/xiaoshahai/p/14861705.html
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