leetcode53 Maximum Subarray

物联网通信中NB-IoT、Cat.1、LTE-M该如何选择? 首先我们要确定我们产品的关键需求,例如:我们的设备是否对数据传输速率有较高的要求,有较高要求我们就需要选择较高传输速率的Cat.1来开发我们的产品。同时关于产品性能方面,我们对功耗、延迟、可靠性也会有所要求,例如我们的产品为移动端产品,不方便布线以及安装电源,那我们就会采用电池供电的方式,所以在选择时可以优先考虑低功耗产品,最终结合其他需求选择出合适的协议。首先,我们需求的产品是不同的,我们需要根据产品需求或项目需求来进行选择,NB-IoT、Cat.1、Cat.M都有属于自己的优势。 阅读详情

Given an integer array nums, find the contiguous subarray (containing at least one number) which has the largest sum and return its sum.

Example:

Input: [-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4],
Output: 6
Explanation: [4,-1,2,1] has the largest sum = 6.
Follow up:

If you have figured out the O(n) solution, try coding another solution using the divide and conquer approach, which is more subtle.

最普通的一道最大连续子段和。动态规划的经典问题。

class Solution {
public:
    int maxSubArray(vector<int>& nums) {
        int maxSubSum = nums[0];
        int dp[nums.size()];
        if(nums.size() == 1) return nums[0];
        for(int i = 0; i < nums.size(); ++i) {
            dp[i] = nums[i];
        }
        for(int i = 1; i < nums.size(); ++i) {
            dp[i] = max(dp[i], dp[i-1] + nums[i]);
        }
        for(int i = 0; i < nums.size(); ++i) {
            maxSubSum = max(maxSubSum, dp[i]);
        }
        return maxSubSum;
    }
};

注意maxSubSum要初始化成nums[0]而不是0。

优化的解法:

class Solution {
public:
    int maxSubArray(vector<int>& nums) {
        int maxSubSum = nums[0];
        int sum = maxSubSum;
        if(nums.size() == 1) return nums[0];
        for(int i = 1; i < nums.size(); ++i) {
            sum = max(nums[i], sum + nums[i]);
            if(maxSubSum < sum) maxSubSum = sum;
        }
        return maxSubSum;
    }
};

因为此题不需要求出最大子段和区间,所以无需dp数组,一次遍历就可以求出。

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Terminator1937
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