剑指offer之连续子数组的最大和

最新推荐文章于 2022-03-03 16:45:23 发布

gq97

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分类专栏：剑指OFFER 文章标签：剑指offer 连续子向量的最大和

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本文探讨了一个经典算法问题：计算一维数组中连续子数组的最大和。即使数组包含负数，也需判断是否包含它们以获得最大和。通过贪心算法，使用两个变量跟踪当前和的最大值及结果的最大值，最终找到最大连续子序列的和。

剑指offer之连续子数组的最大和

题目描述

HZ偶尔会拿些专业问题来忽悠那些非计算机专业的同学。今天测试组开完会后,他又发话了:在古老的一维模式识别中,常常需要计算连续子向量的最大和,当向量全为正数的时候,问题很好解决。但是,如果向量中包含负数,是否应该包含某个负数,并期望旁边的正数会弥补它呢？例如:{6,-3,-2,7,-15,1,2,2},连续子向量的最大和为8(从第0个开始,到第3个为止)。给一个数组，返回它的最大连续子序列的和，你会不会被他忽悠住？(子向量的长度至少是1)

解题思路

用两个变量分别保存当前和的最大值和结果和的最大值即可，贪心的思想。

Code

class Solution {
public:
    int FindGreatestSumOfSubArray(vector<int> array) {
        int currentMaxSum = array[0], MaxSum = array[0];
        for(int i = 1; i<array.size(); i++) {
            if(currentMaxSum < 0) {
                currentMaxSum = 0;
            }
            currentMaxSum += array[i];
            if(currentMaxSum > MaxSum) {
                MaxSum = currentMaxSum;
            }
        }
        return MaxSum;
    }
};

java

public class Solution {
    public int FindGreatestSumOfSubArray(int[] array) {
        if(array.length == 0) return 0;
        int maxSum = Integer.MIN_VALUE, sum = 0;
        for(int i = 0; i<array.length; i++) {
            sum += array[i];
            if(sum > maxSum) {
                maxSum = sum;
            } else if(sum < 0) {
                sum = 0;
            }
        }
        return maxSum;
    }
}