[LeetCode By Python]53. Maximum Subarray

最新推荐文章于 2020-05-08 23:58:00 发布

原创最新推荐文章于 2020-05-08 23:58:00 发布 · 309 阅读

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本文介绍了一种寻找具有最大和的连续子数组的算法，并通过一个具体的例子进行了解释。该算法采用动态规划思想实现，时间复杂度为O(n)，适用于处理包含至少一个元素的任意数组。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

题目：

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.

代码＋调试：

class Solution(object):
    def maxSubArray(self, nums):
        """
        :type nums: List[int]
        :rtype: int
        """
        ThisSum = 0;MaxSum = nums[0]
        for i in range(len(nums)):
            if ThisSum<0:
                ThisSum = 0
            ThisSum += nums[i]
            MaxSum = max(ThisSum,MaxSum)
        return MaxSum

a = Solution()
print a.maxSubArray([-2])

上述算法复杂度为O(n),动态规划思想