连续子数组的最大和(java)

本文介绍了一个经典动态规划问题——寻找整数数组中所有子数组的最大和,并提供了一种时间复杂度为O(n)的高效解决方案。

题目描述

输入一个整型数组,数组里有正数也有负数。数组中的一个连续多个整数组成一个子数组。求所有子数组的和的最大值。要求时间复杂度为 O(n)。

解题思路:
经典的dp动态规划问题,dp[i]表示以第i个元素结尾的连续子数组的最大和,则有
1、之前的以第i-1个元素结尾的练速子数组的最大和dp[i-1]小于0时,那以第i个元素结尾的最大连续子数组的最大和dp[i]就是该元素本身array[i]。
2、否者以第i个元素结尾的最大连续子数组的最大和dp[i]就是以第i-1个元素结尾的连续子数组的最大和dp[i-1]加上第i个元素的值array[i]。

既状态转移为:dp[i] = Math.max(dp[ i - 1], 0) + array[i]

题目要求最大值,那我们用一个变量res保存最大值。

public class Solution {
    public int FindGreatestSumOfSubArray(int[] array) {
        if (array == null || array.length == 0) return 0;
        int[] dp = new int[array.length]; //保存以这个元素结尾的最大连续子数组的和

        dp[0] = array[0];//以第一个元素结尾的最大和就是其本身
        int res = dp[0]; //maxSum保存最大值
        for (int i = 1; i < array.length; i++) {
            dp[i] = Math.max(dp[i - 1], 0) + array[i]; //dp[i]是i结尾的连续子数组中和最大的
            res = Math.max(dp[i], res); //更新最大值
        }
        return res;
    }
}
计算连续子数组最大和是经典的“最大子数组和”问题,也被称为“Kadane算法”问题,目标是在一个整数数组中找到一个连续子数组,使其和最大 [^1][^2]。 ### 动态规划算法思路 动态规划的核心在于,若已知当前子数组的和,往后看一个元素时,先将其加上,再拿加上后的子数组值和该元素自身做比较。若该元素自身更大,就将它设为新子数组的起点;否则,将其加在原有的子数组上 [^3]。 ### Java代码实现 ```java package advance.algorithm; public class MaxSubArr { public static int solution1(int[] arr) { int lastSum = -1, currentSum, maxSum = Integer.MIN_VALUE; for (int i = 0; i < arr.length; i++) { if (lastSum < 0) { currentSum = arr[i]; } else { currentSum = lastSum + arr[i]; } if (currentSum > maxSum) { maxSum = currentSum; } lastSum = currentSum; } return maxSum; } public static void main(String[] args) { int[] arr = {8, 1, -3, -3, -1, 2, 1, -5, 4}; System.out.println("max value=" + solution1(arr)); } } ``` ### 代码讲解 在上述代码中,`solution1` 方法接收一个整数数组 `arr` 作为输入。`lastSum` 用于记录上一个子数组的和,初始化为 -1;`currentSum` 用于当前子数组的和;`maxSum` 用于记录遍历过程中出现的最大子数组和,初始化为 `Integer.MIN_VALUE`。通过遍历数组,若 `lastSum` 小于 0,说明之前的子数组和为负数,对后续求和无增益,将当前元素设为新子数组的起点;否则将当前元素加到 `lastSum` 上。每次计算完 `currentSum` 后,将其与 `maxSum` 比较,若更大则更新 `maxSum`。最后返回 `maxSum` [^4]。 ### 滑动窗口算法 滑动窗口算法也可用于计算连续子数组的最大总和,它可以根据需要调整窗口大小,有时也可使用固定窗口大小。该算法能将部分问题中的嵌套循环转变为单循环,从而减少时间复杂度 [^5]。
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