LeetCode:Maximum Subarray

最新推荐文章于 2017-12-04 13:17:21 发布

walker lee

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分类专栏： LeetCode OJ LeetCode解题记录文章标签： LeetCode Maximum Subarray 53

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本文介绍了一种寻找具有最大和的连续子数组的方法，并通过动态规划实现了解决方案。使用示例[-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4]进行说明，其中子数组[4,-1,2,1]具有最大和6。

Maximum Subarray

Total Accepted: 91379 Total Submissions: 256225 Difficulty: Medium

Find the contiguous subarray within an array (containing at least one number) which has the largest sum.

For example, given the array [−2,1,−3,4,−1,2,1,−5,4],
the contiguous subarray [4,−1,2,1] has the largest sum = 6.

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Divide and Conquer Array Dynamic Programming

思路：

动态规划

由[-2, 1,-3, 4,-1, 2, 1,-5, 4]可得其dp数组，

为[-2, 1,-2, 4, 3, 5, 6, 1, 5]。

即其状态转移过程为：

if (dp[i-1]>0) dp[i] = nums[i] + dp[i-1];
else dp[i] = nums[i] + 0;

即如果dp为负则重选序列。

code:

动规：

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

动划 + 滚动数组(数）：

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