53-Maximum Subarray

寻找数组中的最大连续子数组和

最新推荐文章于 2025-09-12 17:31:31 发布

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文章标签：数据结构与算法

原文链接：http://www.cnblogs.com/hwu2014/p/4462391.html

本文通过动态规划的方法解决寻找数组中最大连续子数组和的问题，详细介绍了两种算法实现方式，包括局部最优解与全局最优解的概念，并提供了代码示例。

【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.

【分析】

1.采用动态规划的思想求解

2.假设数组[0,1,.i.,n],其中j到k为最大子数组,则（j-1前的任意值）到j-1都小于0；

3.另一种解法：设置局部和全局最优解（局部最优解为加上最新的一个数？）

【算法实现】

public class Solution {
    public int maxSubArray(int[] nums) {
        int max=Integer.MIN_VALUE;
        int sum=0;
        for(int i=0;i<nums.length;i++) {
            sum+=nums[i];
            if(max<sum)
                max=sum;
            if(sum<0)
                sum=0;
        }
        return max;
    }
}

public class Solution2 {
　　public int maxSubArray(int[] nums) {
　　　　int len=nums.length;
　　　　if(len<=0)
　　　　　　return 0;
　　　　int local=num[0];
　　　　int global=num[0];
　　　　for(int i=1;i<len;i++) {
　　　　　　local=Math.max(nums[i],local+nums[i]);
　　　　　　global=Math.max(global,local);　　　
　　　　}
　　　　return global;
　　}
}

转载于:https://www.cnblogs.com/hwu2014/p/4462391.html