【数组、DP】53. 最大子序和(简单)

【AI】在RK3576上,使用RKNN实现MeloTTS(文本转语音) 在瑞芯微的RK3576上实现TTS(文本转语音)功能,使用CPU实现时,几乎把CPU资源全部耗尽,没有实用价值。通过将MeloTTS转为onnx,再转为RKNN,来使用RK3576的NPU硬件加速,成功实现TTS。 阅读详情

【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;
    }
};
字符串尾部空格的迷思:深入解析 ABAP 隐式转换规则与 `strlen` 意外结果 看似简单的strlen之谜,背后实则是 ABAP 隐式转换的一整套严谨规则。只要开发者在赋值、输出、接口映射等关键节点建立“尾部空格意识”,辅以CONVCONDENSE等显式手段,就能有效杜绝多余空格引发的链式故障。希望本文的拆解与案例,能让你在面对下一个“异常长度”时,从容而笃定地给出正确答案。 阅读详情

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