【数组、DP】53. 最大子序和(简单)

这篇博客探讨了如何寻找整数数组中具有最大和的连续子数组问题,提供了贪心算法、动态规划和分治策略三种不同的解决方案。在贪心算法中,通过维护当前子数组的最大和来更新全局最大和;动态规划方法通过累加前一个元素的值来优化当前子数组;而分治法则是将数组划分为两部分,递归地解决问题并合并结果。博客还给出了每种方法的C++代码实现。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

【题目】
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。
【代码】
【贪心】

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

【DP】

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

【分治】

class Solution {
public:
    struct Status {
        int lSum, rSum, mSum, iSum;
    };

    Status pushUp(Status l, Status r) {
        int iSum = l.iSum + r.iSum;
        int lSum = max(l.lSum, l.iSum + r.lSum);
        int rSum = max(r.rSum, r.iSum + l.rSum);
        int mSum = max(max(l.mSum, r.mSum), l.rSum + r.lSum);
        return (Status) {lSum, rSum, mSum, iSum};
    };

    Status get(vector<int> &a, int l, int r) {
        if (l == r) {
            return (Status) {a[l], a[l], a[l], a[l]};
        }
        int m = (l + r) >> 1;
        Status lSub = get(a, l, m);
        Status rSub = get(a, m + 1, r);
        return pushUp(lSub, rSub);
    }

    int maxSubArray(vector<int>& nums) {
        return get(nums, 0, nums.size() - 1).mSum;
    }
};
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值