【LeetCode】53.最大字数组和

这篇博客讨论了如何使用动态规划解决寻找整数数组中具有最大和的连续子数组的问题。通过比较当前值与之前最大和,更新最大子数组的和,实现了每一步迭代都能得到最优解。核心思想在于维护两个和,一个是到当前位置的最大和,另一个是子数组的和。最终返回最大子数组的和。

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这道题我感觉不应该算数组,更多的应该是动态规划问题。很有代表性的一个简单题。

53.最大字数组和:

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。

class Solution {
public:
    int maxSubArray(vector<int>& nums) {
        int tmp=0;
        int ans=nums[0];
        for(auto &x:nums){
            tmp=max(x,tmp+x);
            ans=max(ans,tmp);
        }
        return ans;
    }
};

就是说,要判断当前值,和这个值之前的最大和,谁大谁小。这样每一轮迭代,都能得到最优结果。

其中这个tmp,代表的是:从头一直加到结尾,的总和,这样新的tmp就表示到这个数位置,最大的和。

之后,用这个最大和与最大子和对比,谁大就用谁。

DP的公式是:f(i)=max{f(i−1)+nums[i],nums[i]}

这里记录的是两个和,一个是到此一起的最大和,另外是子和。


个人认为这道题的贪心或者分治都不如动态规划好用一点。

核心的过程在于:x与tmp+x的比较,因为有可能,我们的新值比之前多有的都大,这是其中的一种重要情况,也是让我们抉择是否丢弃值的关键。

也就是说,当前为止之和,以及最大和,两种方式的和。

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