数据结构和算法学习系列之最大子序列求和问题的O（N）时间复杂度

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于 2015-03-06 15:40:49 发布

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分类专栏：数据结构算法复杂度文章标签：数据结构算法最大子序列和

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本文详细解析了数据结构与算法分析中一种O(N)时间复杂度的方法，特别是针对求解子数组最大和的问题。通过重置当前和为零的方式优化算法，使得算法能够高效地找到最大子数组和。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

参考书目：数据结构与算法分析C++描述（第3版） Mark Allen Weiss

书中介绍的第四种方法O（N）时间复杂度比较难理解，所以在看懂之后写了注释，比较难理解的位置是thisSum < 0的情况，如果当前和小于零，则当前和重置为零。即重置起点，置零意味着将i向前提到当前处也即thissum为计数起点maxsum已经记住过去最大值的终点

1.  int maxSubSum (int data[])  
2.  {  
3.      int maxSum=0;  
4.      int thisSum=0;  
5.      for(int i=0; i<sizeof(data); i++) 
6.       {  
7.          thisSum += a[i];  
8.          if(thisSum > maxSum)  
9.  //如果当前的和大于最大和，则替换覆盖
10.             maxSum = thisSum;  
11.         else if(thisSum < 0)  
12. //如果当前和小于零，则当前和重置为零。即重置起点，置零意味着将i向前提到当前处也即thissum为计数起点maxsum已经记住过去最大值的终点
13.             thisSum = 0;  
14.     }  
15.     return maxSum;  
16. }  
17.