leetcode-第53题-最大子序和

最新推荐文章于 2021-11-06 23:10:49 发布

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分类专栏： leetcode 文章标签： leetcode 算法 java

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本文探讨了如何寻找具有最大和的连续子数组问题，并提供了一种高效解决方案。通过对比两种不同方法——暴力破解法与优化后的算法，展示了如何在保证正确性的前提下显著提升程序运行效率。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

博主并没有什么算法基础，所以写的不好，勿喷，抛砖引玉，欢迎交流，感谢。

//给定一个整数数组 nums ，找到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。 
// 示例:输入: [-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4]输出: 6
// 解释: 连续子数组 [4,-1,2,1] 的和最大，为 6。
// 进阶: 如果你已经实现复杂度为 O(n) 的解法，尝试使用更为精妙的分治法求解。
// Related Topics 数组 分治算法 动态规划 
// 👍 2403 👎 0
package com.zqh.leetcode.editor.cn;
//Java：最大子序和
public class P53MaximumSubarray {
    public static void main(String[] args) {
        Solution solution = new P53MaximumSubarray().new Solution();
        System.out.println(solution.maxSubArray(new int[]{-2, 1, -3, 4, -1, 2, 1, -5, 4}));
        // TO TEST
    }
    //leetcode submit region begin(Prohibit modification and deletion)
    class Solution {
        public int maxSubArray(int[] nums) {
            //这是别人写的。。。没看明白，但速度1ms。。。。
            int Maxsum = nums[0], sum = 0;
            for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
                sum += nums[i];
                Maxsum = Math.max(Maxsum, sum);
                sum = Math.max(0, sum);
            }
            return Maxsum;
            //            return method(nums);
        }
        // 这是自己写的暴利破解，但速度400ms。。。。
        int method(int[] nums) {
            if (nums.length == 1) {
                return nums[0];
            }
            int max = nums[0];
            for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
                max = Math.max(max, nums[i]);
                int[] array = new int[nums.length];
                array[i] = nums[i];
                for (int j = i + 1; j < nums.length; j++) {
                    array[j] = array[j - 1] + nums[j];
                    max = Math.max(max, array[j]);
                }
            }
            return max;
        }
    }
//leetcode submit region end(Prohibit modification and deletion)
}