Kadane算法的实现 - 最大子数组和问题

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本文介绍了Kadane算法,用于寻找给定整数数组中连续子数组的最大和。通过动态规划思想,算法在O(n)的时间复杂度内找到解。文章详细阐述了算法的实现步骤,并提供了C++代码示例。

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Kadane算法的实现 - 最大子数组和问题

问题描述:
给定一个整数数组,我们需要找到该数组中的一个连续子数组,使得该子数组的和最大。本文将介绍Kadane算法,一种高效解决这个问题的方法,并提供C++实现。

Kadane算法的思想:
Kadane算法通过动态规划的思想,利用子问题的最优解来求解整个问题的最优解。该算法使用两个变量,分别记录当前子数组的最大和以及全局最大和。在遍历数组的过程中,我们不断更新这两个变量的值,从而找到最大子数组的和。

实现步骤:

  1. 定义两个变量:currentMax表示当前子数组的最大和,globalMax表示全局最大和。初始值都设为数组的第一个元素。
  2. 从数组的第二个元素开始遍历,对于每一个元素:
    • currentMax与当前元素相加,得到新的currentMax
    • 如果新的currentMax比当前元素还小,说明当前元素比之前的子数组和更大,因此更新currentMax为当前元素。
    • 如果currentMax大于globalMax,则更新globalMaxcurrent
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