leetcode动态规划之连续最大子序列和

最新推荐文章于 2025-04-13 17:31:44 发布

流年冲淡时光

最新推荐文章于 2025-04-13 17:31:44 发布

阅读量775

点赞数

CC 4.0 BY-SA版权

分类专栏： DP leetcode

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/ONE_PIECE_HMH/article/details/52674721

leetcode 同时被 2 个专栏收录

35 篇文章

订阅专栏

26 篇文章

订阅专栏

本文介绍了一种求解最大子数组和的经典算法，并给出了两种实现方式。第一种为直观实现，通过迭代遍历数组，利用动态规划思想计算最大子数组和。第二种为更简洁的动态规划实现，进一步简化了代码。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

很经典的题目，当然以前做过，

这是我写的代码，好像不够简洁，后面给个更简洁的：

class Solution {
public:
    int maxSubArray(int A[], int n) {
        int flag=INT_MIN;
        int sum=0;
        int Max=0;
        for(int i=0;i<n;i++){
            flag=max(flag,A[i]);
            sum+=A[i];
            Max=max(sum,Max);
            if(sum<0)
                sum=0;
        }
        if(flag>=0)
       	    return Max;
        else
            return flag;
    }
};

最简洁的DP：

原理：

如果之前的连续和对于当前没有贡献，则抛弃前面的值：

class Solution {
public:
    int maxSubArray(int A[], int n) {
        int sum=0;
        int Max=INT_MIN;
        for(int i=0;i<n;i++){
            sum=max(sum+A[i],A[i]);
            Max=max(Max,sum);
        }
        return Max;
    }
};