LEETCODE--Maximum Subarray

本文介绍了一种寻找具有最大和的连续子数组的方法,并提供了两种不同的实现方式。第一种方法通过迭代更新当前值来确定最大子数组的和,第二种方法使用了累加和的方式并结合数学比较来获取结果。

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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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More practice:
If you have figured out the O(n) solution, try coding another solution using the divide and conquer approach, which is more subtle.
方法一:

class Solution {
public:
    int maxSubArray(vector<int>& nums) {
      //  int p = 0;
        int q = 0;
        int max = nums[0];
        int val = nums[0];
        while( q < nums.size() - 1 ){
            q++;
            if( val < 0 )
                val = nums[q];
            else
                val += nums[q];
            if( max < val )
                max = val;
        }
        return max;
    }
};

方法二:

class Solution {
public:
    int maxSubArray(vector<int>& nums) {
        int ls = nums[0];
        int val = 0;
        for(int i = 0; i < nums.size(); i++){
            val += nums[i];
            ls = max( val , ls );
            val = max( val , 0 );
        }
        return ls;
    }
};
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/22ca96b7bd39 在 IT 领域,文档格式转换是常见需求,尤其在处理多种文件类型时。本文将聚焦于利用 Java 技术栈,尤其是 Apache POI 和 iTextPDF 库,实现 doc、xls(涵盖 Excel 2003 及 Excel 2007+)以及 txt、图片等格式文件向 PDF 的转换,并实现在线浏览功能。 先从 Apache POI 说起,它是一个强大的 Java 库,专注于处理 Microsoft Office 格式文件,比如 doc 和 xls。Apache POI 提供了 HSSF 和 XSSF 两个 API,其中 HSSF 用于读写老版本的 BIFF8 格式(Excel 97-2003),XSSF 则针对新的 XML 格式(Excel 2007+)。这两个 API 均具备读取和写入工作表、单元格、公式、样式等功能。读取 Excel 文件时,可通过创建 HSSFWorkbook 或 XSSFWorkbook 对象来打开相应格式的文件,进而遍历工作簿中的每个 Sheet,获取行和列数据。写入 Excel 文件时,创建新的 Workbook 对象,添加 Sheet、Row 和 Cell,即可构建新 Excel 文件。 再看 iTextPDF,它是一个用于生成和修改 PDF 文档的 Java 库,拥有丰富的 API。创建 PDF 文档时,借助 Document 对象,可定义页面尺寸、边距等属性来定制 PDF 外观。添加内容方面,可使用 Paragraph、List、Table 等元素将文本、列表和表格加入 PDF,图片可通过 Image 类加载插入。iTextPDF 支持多种字体和样式,可设置文本颜色、大小、样式等。此外,iTextPDF 的 TextRenderer 类能将 HTML、
### LeetCode 刷题推荐列表与学习路径 在 LeetCode 上进行刷题时,制定一个合理的计划非常重要。以下是一个基于算法分类的学习路径和推荐题目列表[^1]: #### 学习路径 1. **基础算法理论** 在开始刷题之前,建议先通过视频或书籍了解基本的算法理论。例如,分治法、贪心算法、动态规划、二叉搜索树(BST)、图等概念[^1]。 2. **数据结构基础** 熟悉常见的数据结构,包括数组、链表、栈、队列、哈希表、树、图等。确保对这些数据结构的操作有深刻理解。 3. **分模块刷题** 按照以下顺序逐步深入: - 树:从简单的遍历问题(如前序、中序、后序遍历)开始,逐渐过渡到复杂问题(如二叉搜索树验证、平衡二叉树等)。 - 图与回溯算法:学习图的表示方法(邻接矩阵、邻接表),并练习深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS)。结合回溯算法解决组合问题、排列问题等。 - 贪心算法:选择一些经典的贪心问题(如活动选择问题、区间覆盖问题)进行练习。 - 动态规划:从简单的 DP 问题(如爬楼梯、斐波那契数列)入手,逐步掌握状态转移方程的设计技巧。 4. **刷题策略** 刷题时优先选择简单或中等难度的题目,并关注通过率较高的题目。这有助于建立信心并巩固基础知识[^1]。 #### 推荐题目列表 以下是按算法分类的 LeetCode 题目推荐列表: 1. **树** - [104. 二叉树的最大深度](https://leetcode-cn.com/problems/maximum-depth-of-binary-tree/) - [94. 二叉树的中序遍历](https://leetcode-cn.com/problems/binary-tree-inorder-traversal/) - [236. 二叉树的最近公共祖先](https://leetcode-cn.com/problems/lowest-common-ancestor-of-a-binary-search-tree/) 2. **图与回溯** - [79. 单词搜索](https://leetcode-cn.com/problems/word-search/) - [51. N皇后](https://leetcode-cn.com/problems/n-queens/) - [78. 子集](https://leetcode-cn.com/problems/subsets/) 3. **贪心** - [455. 分发饼干](https://leetcode-cn.com/problems/assign-cookies/) - [135. 分发糖果](https://leetcode-cn.com/problems/candy/) - [406. 根据身高重建队列](https://leetcode-cn.com/problems/queue-reconstruction-by-height/) 4. **动态规划** - [70. 爬楼梯](https://leetcode-cn.com/problems/climbing-stairs/) - [53. 最大子数组和](https://leetcode-cn.com/problems/maximum-subarray/) - [300. 最长递增子序列](https://leetcode-cn.com/problems/longest-increasing-subsequence/) #### 示例代码 以下是一个简单的动态规划问题示例——“不同路径”[^3]: ```python def uniquePaths(m, n): dp = [[1] * n for _ in range(m)] for i in range(1, m): for j in range(1, n): dp[i][j] = dp[i-1][j] + dp[i][j-1] return dp[-1][-1] # 测试用例 print(uniquePaths(3, 2)) # 输出:3 ``` ###
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