剑指offer-最大连续子数组和

最新推荐文章于 2021-01-08 20:03:34 发布

原创最新推荐文章于 2021-01-08 20:03:34 发布 · 556 阅读

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#C++ #动态规划

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本文探讨了一种高效算法来解决一维模式识别中计算连续子向量最大和的问题，采用动态规划方法，将复杂度降低至线性级别。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

一、问题描述

HZ偶尔会拿些专业问题来忽悠那些非计算机专业的同学。今天测试组开完会后,他又发话了:在古老的一维模式识别中,常常需要计算连续子向量的最大和,当向量全为正数的时候,问题很好解决。但是,如果向量中包含负数,是否应该包含某个负数,并期望旁边的正数会弥补它呢？例如:{6,-3,-2,7,-15,1,2,2},连续子向量的最大和为8(从第0个开始,到第3个为止)。你会不会被他忽悠住？

二、思路

动态规划思路。这道题目的暴力求解的复杂度是n的三次方，但是用本方法解，复杂度是n的一次方，这是研究生算法导论课上讨论过的一道题目，没有太大难度。

三、代码

class Solution {
public:
    int FindGreatestSumOfSubArray(vector<int> array) {
    	if(array.size() == 0) return 0;
        int b = 0, sum = array[0];
        for(int i = 0; i < array.size(); ++i){
            if(b > 0) b += array[i];
            else b = array[i];
            if(b > sum) sum = b;
        }
        return sum;
    }
};