分治法求最大子数组问题

本文介绍如何利用分治法解决最大子数组问题。通过不断将数组对半分,结合中间最大子数组的计算,降低算法复杂度从n^2到O(n log n)。详细解释了分治过程中的'分'与'治',并提供了Python代码实现。

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分治法求最大子数组问题

1、最大子数组问题:
在长度为n的一维数组中,求一个元素相加后和最大的连续子数组。
2、暴力求解
求得这样的连续数组,暴力求解就是从第一个元素开始,分别计算1个,2个,3个……直到n个元素的和并进行比较,再从第2个元素开始,计算n-1个数组的和……最后计算第n个元素开始的数组,也就只有它本身一个元素的数组,这样计算下来算法的复杂度在 n2 n 2 这个数量级,具体python实现的代码如下:

#暴力求解最大子数组
def find_max_list(listn,n):                #listn:要求解的数组 n:数组大小
    sum=0
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