《LeetCode之每日一题》:272.最大子数组和

【信息科学与工程学】【数据科学】数据科学领域 第六篇 算法设计 07 堆、栈、表、矩阵、集合、队列、数组、字符串、树、图、动态规划、结构体、元组的算法01 当前段必须包含所有字符的最后出现位置。1. 字符串分割成最多片段2. 基因序列功能域划分3. 文本段落划分4. 音频声道分离5. 图像色彩分区6. 社交网络社群划分7. 蛋白质结构域8. 音乐乐章分段9. 代码模块划分10. 章节划分特征:一次扫描,贪心确定边界。 阅读详情

最大子数组和


题目链接: 最大子数组和

有关题目

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
-10^4 <= nums[i] <= 10^4

题解

法一:动态规划

#define MAX(a, b) ((a) > (b) ? (a) : (b))

int maxSubArray(int* nums, int numsSize){
    int i;   
    int dp[numsSize];//dp[i] 表示以nums[i]结尾最大子数组和
    int ans = nums[0];
    dp[0] = nums[0];//初始状态
    for (i = 1; i < numsSize; i++)
    {
        dp[i] = MAX(dp[i - 1] + nums[i], nums[i]);//转移方程
        ans = MAX(dp[i], ans);
    }

    return ans;
}

时间复杂度:O(n)
空间复杂度:O(n)

法二:滚动数组
参考官方题解

#define MAX(a, b) ((a) > (b) ? (a) : (b))

int maxSubArray(int* nums, int numsSize){
    int i;
    int pre = nums[0], ans = nums[0];//pre记录为i之前最大子数组和

    for (i = 1; i < numsSize; i++)
    {
        //当前 pre 作为下一次循环进来的 最大子数组之和
        pre = MAX(pre + nums[i], nums[i]);
        ans = MAX(ans, pre);
    }

    return ans;
}

时间复杂度:O(n)
空间复杂度:O(1)

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力扣35搜索插入位置(二分查找)

该题通过二分查找寻找插入位置。使用 mid = (left + right) >> 1 防止整数溢出,等价于 (left + right) / 2,但更安全。当 target <= nums[mid] 时,更新答案并继续向左查找;否则向右。最终返回最小的插入位置,时间复杂度 O(log n),空间复杂度 O(1)。

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改了好多次得到了最终版,难在总有想不到的情况,需要提交很多很多次,把这些想不到的情况一一考虑进去。然后今天学到一个事:C++ 要求。,中间不能有其他语句。

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1.用一个共享的 path 数组记当前这条路上的节点值,每进入一个节点就先把它自己的值记进去。2.如果它左右孩子都空,说明这条路走到头了,就把 path 里的值按箭头格式拼成一条字符串,存进 result;3.不是叶子的话,有左孩子就往左递归,有右孩子就往右递归。4.递归完在函数末尾把刚刚记进去的那个值弹出来,退回到上一层,这样才能接着去走别的分支。

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