Maximum Subarray

本文介绍了一种解决最大子序列求和问题的有效算法。通过使用动态规划思想,该算法能够在O(n)的时间复杂度内找到给定数组中具有最大和的连续子序列。文章还提供了具体的Java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: Maximum Subarray

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.


题意;最大子序列求和,给定一个数组,求出所有子序列中和的最大值

方法一:二个for循环遍历所有子序列

方法二:可以先设定一个最大值max,sum每次求和后和0比较,小于0就把sum重置为0

public int maxSubArray(int[] nums) {
int max = Integer.MIN_VALUE;
int sum = 0;
for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
sum += nums[i];
max = Integer.max(sum, max);
sum = Math.max(sum, 0);


}
return max;

}

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