剑指offer66题--Java实现,c++实现和python实现 30.连续子数组的最大和

本文探讨了一维模式识别中计算连续子向量最大和的问题,通过实例解析,介绍了如何处理包含负数的情况,并给出了C++、Java和Python三种语言的解决方案。

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题目描述

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)。给一个数组,返回它的最大连续子序列的和,你会不会被他忽悠住?(子向量的长度至少是1)

C++

class Solution {
public:
    int FindGreatestSumOfSubArray(vector<int> array) {

        int cursum=array[0];
        int maxsum=array[0];
        for(int i=1;i<array.size();i++){
            cursum+=array[i];
            if(cursum<array[i])
                cursum=array[i];
            if(cursum>maxsum)
                maxsum=cursum;           
        }
    return maxsum;
    }
};

Java

public class Solution {
    public int FindGreatestSumOfSubArray(int[] array) {
        if(array.length==0 | array == null)
            return 0;
        int sum = 0;
        int greatersum = Integer.MIN_VALUE;
        for(int i=0;i<array.length;i++){
            sum = sum <= 0 ? array[i]:sum + array[i];
            greatersum = Math.max(greatersum,sum);
        }
        return greatersum;
    }
}

python

# -*- coding:utf-8 -*-
class Solution:
    def FindGreatestSumOfSubArray(self, array):
        # write code here
        max_sum, cur_sum = -0xffffff, 0
        for i in array:
            if cur_sum <= 0:
                cur_sum = i
            else:
                cur_sum += i
            if cur_sum > max_sum:
                max_sum = cur_sum
        return max_sum

 

基于Spring Boot搭建的一个多功能在线学习系统的实现细节。系统分为管理员用户两个主要模块。管理员负责视频、文件文章资料的管理以及系统运营维护;用户则可以进行视频播放、资料下载、参与学习论坛并享受个性化学习服务。文中重点探讨了文件下载的安全性性能优化(如使用Resource对象避免内存溢出),积分排行榜的高效实现(采用Redis Sorted Set结构),敏感词过滤机制(利用DFA算法构建内存过滤树)以及视频播放的浏览器兼容性解决方案(通过FFmpeg调整MOOV原子位置)。此外,还提到了权限管理方面自定义动态加载器的应用,提高了系统的灵活性易用性。 适合人群:对Spring Boot有一定了解,希望深入理解其实际应用的技术人员,尤其是从事在线教育平台开发的相关从业者。 使用场景及目标:适用于需要快速搭建稳定高效的在线学习平台的企业或团队。目标在于提供一套完整的解决方案,涵盖从资源管理到用户体验优化等多个方面,帮助开发者更好地理解掌握Spring Boot框架的实际运用技巧。 其他说明:文中不仅提供了具体的代码示例技术思路,还分享了许多实践经验教训,对于提高项目质量有着重要的指导意义。同时强调了安全性、性能优化等方面的重要性,确保系统能够应对大规模用户的并发访问需求。
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