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fa73a73 · Jan 16, 2024

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16.17.Contiguous Sequence

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题目描述

给定一个整数数组(有正数有负数),找出总和最大的连续数列,并返回总和。

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。

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。

解法

方法一:动态规划

我们定义 f [ i ] 表示以 n u m s [ i ] 结尾的连续子数组的最大和,那么状态转移方程为:

f [ i ] = max ( f [ i 1 ] , 0 ) + n u m s [ i ]

其中 f [ 0 ] = n u m s [ 0 ]

答案为 max i = 0 n 1 f [ i ]

时间复杂度 O ( n ) ,空间复杂度 O ( n ) 。其中 n 为数组长度。

我们注意到 f [ i ] 只与 f [ i 1 ] 有关,所以我们可以用一个变量 f 来表示 f [ i 1 ] ,从而将空间复杂度降低到 O ( 1 )

class Solution:
    def maxSubArray(self, nums: List[int]) -> int:
        ans = f = -inf
        for x in nums:
            f = max(f, 0) + x
            ans = max(ans, f)
        return ans
class Solution {
    public int maxSubArray(int[] nums) {
        int ans = Integer.MIN_VALUE, f = Integer.MIN_VALUE;
        for (int x : nums) {
            f = Math.max(f, 0) + x;
            ans = Math.max(ans, f);
        }
        return ans;
    }
}
class Solution {
public:
    int maxSubArray(vector<int>& nums) {
        int ans = INT_MIN, f = INT_MIN;
        for (int x : nums) {
            f = max(f, 0) + x;
            ans = max(ans, f);
        }
        return ans;
    }
};
func maxSubArray(nums []int) int {
	ans, f := math.MinInt32, math.MinInt32
	for _, x := range nums {
		f = max(f, 0) + x
		ans = max(ans, f)
	}
	return ans
}
function maxSubArray(nums: number[]): number {
    let [ans, f] = [-Infinity, -Infinity];
    for (const x of nums) {
        f = Math.max(f, 0) + x;
        ans = Math.max(ans, f);
    }
    return ans;
}
/**
 * @param {number[]} nums
 * @return {number}
 */
var maxSubArray = function (nums) {
    let [ans, f] = [-Infinity, -Infinity];
    for (const x of nums) {
        f = Math.max(f, 0) + x;
        ans = Math.max(ans, f);
    }
    return ans;
};