LeetCode(53):最大子序和
Easy!
题目描述:
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。
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。
解题思路:
这道题让我们求最大子数组之和,并且要我们用两种方法来解,分别是O(n)的解法,还有用分治法Divide and Conquer Approach,这个解法的时间复杂度是O(nlgn),那我们就先来看O(n)的解法,定义两个变量res和curSum,其中res保存最终要返回的结果,即最大的子数组之和,curSum初始值为0,每遍历一个数字num,比较curSum + num和num中的较大值存入curSum,然后再把res和curSum中的较大值存入res,以此类推直到遍历完整个数组,可得到最大子数组的值,将其存在res中。
C++解法一:
class Solution {
public:
int maxSubArray(vector<int>& nums) {
int res = INT_MIN, curSum = ;
for (int num : nums) {
curSum = max(curSum + num, num);
res = max(res, curSum);
}
return res;
}
};
题目还要求我们用分治法Divide and Conquer Approach来解,这个分治法的思想就类似于二分搜索法,我们需要把数组一分为二,分别找出左边和右边的最大子数组之和,然后还要从中间开始向左右分别扫描,求出的最大值分别和左右两边得出的最大值相比较取最大的那一个。
C++解法二:
class Solution {
public:
int maxSubArray(vector<int>& nums) {
if (nums.empty()) return ;
return helper(nums, , (int)nums.size() - );
}
int helper(vector<int>& nums, int left, int right) {
if (left >= right) return nums[left];
int mid = left + (right - left) / ;
int lmax = helper(nums, left, mid - );
int rmax = helper(nums, mid + , right);
int mmax = nums[mid], t = mmax;
for (int i = mid - ; i >= left; --i) {
t += nums[i];
mmax = max(mmax, t);
}
t = mmax;
for (int i = mid + ; i <= right; ++i) {
t += nums[i];
mmax = max(mmax, t);
}
return max(mmax, max(lmax, rmax));
}
};
题目还要求我们用分治法Divide and Conquer Approach来解,这个分治法的思想就类似于二分搜索法,我们需要把数组一分为二,分别找出左边和右边的最大子数组之和,然后还要从中间开始向左右分别扫描,求出的最大值分别和左右两边得出的最大值相比较取最大的那一个
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