求和最大子串(Kadane算法) 算法简明推理

本文深入探讨了Kadane算法,一种高效寻找数组中最大子数组和的算法。通过逐步解析算法逻辑,我们理解了如何在遍历数组过程中动态更新最大子数组和,避免了冗余计算,实现了O(n)的时间复杂度。

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Kadane算法

目标:和最大子串

目标性质:

  1. 目标前缀子串和与后缀子串和均大于0

我们分割源数组成若干子串。切割方式:

  1. 子串和小于0(除了最后一个子串之外)
  2. 子串的前缀子串和大于0

由1,2我们推得

  1. 子串的后缀子串和小于0

由1,3推得

  1. 目标是某一子串的子串(即目标不可能跨越多个子串)

然后由2,4推得

目标是某子串的前缀子串

最终,

我们在分割子串的过程中就能把目标的和(或者是目标)求出来

int substring_maxsum(int *A,int n)
{  
    int maxNum = 0; //目标和
    int sum = 0;  
    for(int i = 0;i < n;i++)  
    {  
        sum += A[i];  
        if(sum < 0)
        {
            sum = 0;
        }
        else if(sum > maxNu)
        {
            maxNum = sum;
        }
    }  
    return maxNum;  
}
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