LeetCode53——Java之最大子序和

以后我要养成写博客的习惯，所以呢，先开始多记录吧。

题目：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。

示例：

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。
初看题需要注意的点：这个最大和是连续的子数组。附加题：复杂度要求O（n）。
思路一（复杂度为o（n^2）,不完美）：从第一个数开始，让它依次和后面的数值相加，例如：a,a+b,a+b+c,a+b+c+d……,下一个轮回是：b,b+c,b+c+d……,依次类推，每次加的时候都比较一下最大值，把最大的值保留下来。
具体操作：

class Solution {
    public int maxSubArray(int[] nums) {
           int sum=0;
            for(int i=0;i<nums.length;i++){
                int tempsum=0;
                for(int j=i;j<nums.length;j++){
                    tempsum+=nums[j];
                    if(tempsum>sum){ 
                        sum=tempsum;
                    }
                }
           }
         if(sum==0){
             for(int i=0;i<nums.length;i++){
                 for(int j=i+1;j<nums.length;j++){
                     if(nums[i]>nums[j]){
                      int temp=nums[i];
                      nums[i]=nums[j];
                      nums[j]=temp;
                     }                                       
                 }
             }
                 int len=nums.length;
                 sum=nums[len-1];
                 return sum;
        }else{
              return sum;
         }      
    }
}

优化思路一的算法，达到同样的效果：

class Solution {
    public int maxSubArray(int[] nums) {
        int sum=nums[0];
         for(int i=0;i<nums.length;i++){
              int tempsum=0;
               for(int j=i;j<nums.length;j++){
                   tempsum+=nums[j];
                   sum=Math.max(tempsum,sum);
               }
          }
        return sum;
    }
}

思路二（复杂度为O（n））：审题看到“最大和”这几个字，就要想，既然要 求最大，那得把每种可能性都算出来，不全算出来，程序怎么敢断言现在的就是最大的呢？所以呢，肯定要有遍历这种方法，其次，要找两个数，一个数来用存当前的最大值（用sum表示），另一个数用来存之前的最大值（用res表示），然后拿着这两个数进行比较，择其大者而留之（最终结果放在res中）。

class Solution {
    public int maxSubArray(int[] nums) {
        int res = nums[0];
        int sum = 0;
        for (int num : nums) {
            if (sum > 0){
                sum += num;
            }                
            else{
               sum = num; 
            }                
            res = Math.max(res, sum);
        }
        return res;
    }
}