[leetCode]剑指 Offer 42. 连续子数组的最大和

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解法一 一次遍历

直观的解法是遍历数组的所有子数组打擂求解,但是这种方法空间复杂度为 O ( n 2 ) O(n^2) O(n2)。为了降低复杂度可以举一个例子,尝试从头到尾逐个累加每个数字,以数组[1,-2,3,10,-4,7,2,-5]为例:
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可以发现1+ -2 = -1 < 0,当-1加3时等于2,而2比3本身要小所以累加数组和得抛弃前面的和-1,而重新加上3。每次记录最大的子数组和不断打擂可以得出结果。

class Solution {
    public int maxSubArray(int[] nums) {
        int curSum = 0;//当前和
        int greatestSum = Integer.MIN_VALUE;
        for(int i = 0; i < nums.length; i++) {
            if(curSum < 0) {
                curSum = nums[i];
            }else {
                curSum += nums[i];
            }
            if(curSum > greatestSum) {
                greatestSum = curSum;
            }
        }
        return greatestSum;
    }
}

解法二 动态规化

使用动态规化的思想来分析问题。如果用 f ( i ) f(i) f(i)表示第 i i i个数字结尾的子数组的最大和,那么需要求出 m a x [ f ( i ) ] ( 0 < = i < n ) max[f(i)] (0<=i<n) max[f(i)](0<=i<n)可以有以下递归公式求解 f ( i ) f(i) f(i):
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这种思路代码与解法一一至,递归公式中的 f ( i ) f(i) f(i)即为curSum, m a x [ f ( i ) ] max[f(i)] max[f(i)]greatestSum

posted @ 2020-09-05 09:10  消灭猕猴桃  阅读(40)  评论(0编辑  收藏  举报