最大子数组和

动态规划——求最大子数组和 1、问题:有一个整数数组arr,请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。 2、解题思路:(实例解说) 例如: arr[100]={5,7,-15,2,-3,6} 最大子数组和为:12 核心思路: 以每一个数字做为子数组的结尾数字,向前做加法,如果前面的子数组和大于0,则继续加上,如果前面的子数组的和小于0,则此时子数组和为自身。这话说得有点不清楚,我们直接看实例就明白了。 过程分析: ... 阅读详情

最大子数组和

/*
* 定义以nums[i]为结尾的   最大子数组和  /   最长递增子序列
* */
public class dpMaxChildArraySum {
    public static void main(String[] args) {

    }
    public static int maxSubArray(int[] nums){
        int n = nums.length;
        if (n==0) return 0;
        int[] dp = new int[n];
        dp[0] = nums[0];    //记录以nums[i]为结尾的,最大子数组之和
        for (int i=1;i<n;i++){
            dp[i] = Math.max(nums[i],nums[i]+dp[i-1]);
        }
        int res = Integer.MIN_VALUE;
        for (int i=0;i<n;i++){
            res = Math.max(res,dp[i]);
        }
        return res;
    }
    public static int maxSubArrayCompress(int[] nums){
        int n = nums.length;
        if (n==0) return 0;
        int dp_0 = nums[0];
        int dp_1 = 0,res = dp_0;
        for (int i=1;i<n;i++){
            dp_1 = Math.max(nums[i],nums[i]+dp_0);
            dp_0 = dp_1;
            res = Math.max(res,dp_1);
        }
        return res;
    }
}

求最大子数组的和,以及求该最大子数组的起始位置和末尾位置 问题描述: 一个数组,长度为N,数组元素有负有正,如{-1, 4, 6, -3, 7, -3, -3, 9};我们可以清楚的知道最大的子数组应该是4到9,也就是下标1到下标7,和为17。 求解思路: 第一种方法:我们可以用定义1、两个数ThisSum和MaxSum来记录当前数组的和,以及数组的最大和。 2、我们可以用两个for循环来来遍历数组,每一次求出子数组的最大和,每个子数组从 阅读详情

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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。是数组中的一个连续部分。6连续子数组 [4,-1,2,1] 的和最大,为 6。nums = [1]1231≤numslength≤105−104≤numsi≤104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求解。

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【LeetCode】最大子数组和

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。

✨ 欢迎来到【Seal ^_^ 的优快云博客】!✨ 610

算法——【最大子数组和】

比如:数组长度为 n ,我们用 i 表示子数组起点,从0到 n-1 依次遍历,每固定一个 i 就让 j 从 i 遍历到 n-1 ,同时累加从 i 到 j 的和,每算一次就和当前最大值比较并更新最大值,直到 i 遍历完所有位置,这样所有连续子数组都被我们检查了一遍,最后得到的最大值就是我们要求的答案了。示例1中的最大子数组就是[4,-1,2,1]这一段,他的元素和是6,是所有子数组中元素和最大的,所以6就是这个问题的答案。核心思想:把大问题拆成小问题,然后小问题解决后再合并,最终得到大问题的答案。

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53. 最大子数组和

本文介绍了两种求解最大子数组和的算法。第一种基于前缀和思想,通过维护最小前缀和来高效计算最大子数组和,时间复杂度O(n),空间复杂度O(1)。第二种采用贪心策略,在遍历过程中直接累加元素,当和为负数时重置,同时记录最大值。两种方法都能高效解决问题,其中前缀和法更注重数学推导,而贪心法则更直观简洁。该问题在股票分析、信号处理等领域有广泛应用,理解这两种解法有助于培养算法思维和解决实际问题。

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【dp】最大子数组和&乘积最大子数组

dp[i]:用到了nums[i]连续子数组的最大和用到了nums[i]连续子数组的最大和dp[i],要么是前面用到了nums[i - 1]的连续子数组最大和dp[i - 1],要么就是nums[i] 152. 乘积最大子数组 数组的动态规划问题、连续子序列的一个常见的状态定义是:以下标 i 结尾的连续子序列的乘积的最大值最后把整个 dp 数组看一遍求最大值即可。因此状态转移方程可能是:dp[i] = max(dp[i - 1] * nums[i], nums[i])说明:牢记状态的定义,一定以下标 i 结尾

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递归算法求最大的子数组的和

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