C++算法:最大子序和----贪心和分治法

最新推荐文章于 2024-04-12 09:47:25 发布

Zeus_dad

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分类专栏： C++算法

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_31820761/article/details/94162668

这篇博客介绍了如何使用C++解决寻找整数数组中最大子序和的问题。通过两种方法，分别是贪心策略和分治法，详细解释了算法思路。贪心策略确保每次都从正数开始累计和，而分治法通过递归处理左右子序列，最终达到O(nlogn)的时间复杂度。

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。

方法一：

（保证了每次计算和都是从正数开始）拿当前的和temp判断， <0则更新ret并且将temp=nums[j]，>0则继续累加，更新ret

方法二：分治法：

其实就是它的最大子序和要么在左半边，要么在右半边，要么是穿过中间，对于左右边的序列，情况也是一样，因此可以用递归处理。中间部分的则可以直接计算出来，时间复杂度应该是 O(nlogn)-----递归

代码:

#if 0
//方法一：（保证了每次计算和都是从正数开始）拿当前的和temp判断， <0则更新ret并且将temp=nums[j]，>0则继续累加，更新ret
class Solution {
public:
    int maxSubArray(vector<int>& nums) {
        
        int temp = nums[0], ret = nums[0];
            
        for(int j = 1; j < nums.size(); j++)
        {
            if(temp <= 0)
            {
                ret = max(ret, max(temp, nums[j]));
                temp = nums[j];
            }