LeetCode53. 最大子数组和
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18.LeetCode53. 最大子数组和
19.LeetCode513. 找树左下角的值20.LeetCode135. 分发糖果21.LeetCode222.完全二叉树的节点个数22.LeetCode700. 二叉搜索树中的搜索23.LeetCode98. 验证二叉搜索树24.LeetCode530. 二叉搜索树的最小绝对差25.LeetCode654. 最大二叉树26.LeetCode617. 合并二叉树27.回溯算法介绍以及模板28.LeetCode216.组合总和lll29.LeetCode39. 组合总和30.LeetCode40.组合总和II31.动态规划方法论32.线性dp:编辑距离33.线性dp:大盗阿福(打家劫舍)34.LeetCode300.最长递增子序列35.线性dp:LeetCode674. 最长连续递增序列36.线性dp:LeetCode516 .最长回文子序列37.线性dp:LeetCode122.买卖股票的最佳时机ll题目链接:https://leetcode.cn/problems/maximum-subarray/description/
题目叙述:
给你一个整数数组 nums ,请你找出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。
子数组是数组中的一个连续部分。
示例 1:
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:
输入:nums = [1]
输出:1
示例 3:
输入:nums = [5,4,-1,7,8]
输出:23
提示:
1 <= nums.length <= 10^5
-104 <= nums[i] <= 10^4
暴力思路:
这题暴力思路十分简单,枚举出每一组的数组子序列,取最大值即可
暴力思路代码如下:
class Solution { public: int maxSubArray(vector<int>& nums) { int result = INT32_MIN; int count = 0; for (int i = 0; i < nums.size(); i++) { // 设置起始位置 count = 0; for (int j = i; j < nums.size(); j++) { // 每次从起始位置i开始遍历寻找最大值 count += nums[j]; result = count > result ? count : result; } } return result; } };
不过暴力解法肯定超时了!
贪心思想:
贪心贪的是哪里呢?
如果 -2 1 在一起,计算起点的时候,一定是从 1 开始计算,因为负数只会拉低总和,这就是贪心贪的地方!
局部最优:当前“连续和”为负数的时候立刻放弃,从下一个元素重新计算“连续和”,因为负数加上下一个元素 “连续和”只会越来越小。
全局最优:选取最大“连续和”
局部最优的情况下,并记录最大的“连续和”,可以推出全局最优。
从代码角度上来讲:遍历 nums,从头开始用 count 累积,如果 count 一旦加上 nums[i]变为负数,那么就应该从 nums[i+1]开始从 0 累积 count 了,因为已经变为负数的 count,只会拖累总和。
这相当于是暴力解法中的不断调整最大子序和区间的起始位置。
那么我们只需要遍历一次数组,当count一旦小于0了,就把count赋值为0,直接从下一位开始加,否则就会拖累正的数字!
代码如下:
class Solution { public: int maxSubArray(vector<int>& nums) { int result=INT_MIN; int count=0; for(int i=0;i<nums.size();i++){ count+=nums[i]; //及时更新最大值 if(count>result) result=count; //如果count小于0,直接从下一位开始 if(count<0) count=0; } return result; } };
合集:
LeetCode
分类:
LeetCode / 贪心算法
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