(LeetCode 53)Maximum Subarray

本文深入探讨了最大子数组和问题的多种解决方案,包括暴力枚举、优化枚举、分治算法、动态规划和前缀数组和。通过具体代码实现,详细解释了每种方法的时间复杂度和空间复杂度,旨在帮助读者理解和掌握这一经典算法。

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.

题目:

最大子数组和

思路:

1、暴力枚举

起点:i=0,...,n-1;终点:j=i,....,n-1;依次求[i,j]区间的和,时间复杂度O(n^3)

2、优化枚举

起点:i=0,...,n-1;终点:j=i,....,n-1;累计求[i,j]区间的和,时间复杂度O(n^2)

3、分治算法

分:两个等长的子数组,分别求解,复杂度O(nlogn)

合:求包含中间点的最大子数组之和,复杂度O(n)

时间复杂度:O(nlogn)

4、动态规划

假设dp[i]表示以a[i]结尾的最大子数组和,那么

状态转移方程:

dp[i]=max(dp[i-1]+a[i],a[i])

  • 包含a[0,i-1]:dp[i-1]+a[i]
  • 不包含a[0,i-1]:a[i]

初始值:

dp[0]=a[0]

复杂度:

时间复杂度:O(n),空间复杂度:O(n)

空间优化:

dp[i]只与dp[i-1]有关,因此状态转移方程优化为:

best=max(best+a[i],a[i])

其实这里的动态规划实现的是一种简单的逻辑,即前面的数组和大于0,则加上,小于或等于0,则放弃。

if(cur>0)
  cur+=A[i];
else
  cur=A[i];

5、前缀数组和

定义:sum[i]=a[0]+a[1]+...+a[i]

sum(A[i....j])=sum[j]-sum[i-1]

对于数组A,以A[i]结尾的最大子数组和为sum[i]-min(sum(k)),k=0...i-1,因此需保存每一步计算中的最小sum值。

依次计算以A[i]结尾的最大子数组和,然后保留其最大值即可,详见代码。

代码:

只实现分治、动态规划以及前缀和三种思路

1、分治

class Solution {
public:
    int maxSubArray(int A[], int n) {
      if(n==1)
        return A[0];
        
      int mid=n/2;
      int left=maxSubArray(A,mid);
      int right=maxSubArray(A+mid,n-mid);
      int ans=max(left,right);
      
      int cur=A[mid-1];
      int tmp=cur;
      for(int i=mid-2;i>=0;i--){
        cur+=A[i];
        if(cur>tmp)
            tmp=cur;
      }
      cur=tmp;
      for(int i=mid;i<n;i++){
         cur+=A[i];
         if(cur>tmp)
            tmp=cur;
      } 
      
      return max(ans,tmp);
      
    }
};

2、动态规划

class Solution {
public:
    int maxSubArray(int A[], int n) {
        int cur=A[0];
        int max=A[0];
        for(int i=1;i<n;i++){
            if(cur>0)
                cur+=A[i];
            else
                cur=A[i];
            if(cur>max)
                max=cur;
        }
        return max;
    }
};
class Solution {
public:
    int maxSubArray(int A[], int n) {
        int endhere=A[0];
        int ans=A[0];
        
        for(int i=1;i<n;i++){
            endhere=max(endhere+A[i],A[i]);
            ans=max(ans,endhere);
        }
        
        return ans;
    }
};

3、前缀数组和

class Solution {
public:
    int maxSubArray(int A[], int n) {
      int sum=A[0];
      int minSum=min(0,sum);
      int ans=A[0];
      
      for(int i=1;i<n;i++){
          sum+=A[i];
          ans=max(ans,sum-minSum);
          minSum=min(minSum,sum);
      }
      
      return ans;
    }
};

  

 

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值