求数组中最大子序列和的问题

最新推荐文章于 2022-02-07 15:42:30 发布

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原文链接：http://www.cnblogs.com/mengHeJiuQIan/p/11203407.html

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本文介绍了一种求解最大子序列和的问题，并提供了两种不同时间复杂度的算法实现：一种是传统的O(n^2)复杂度的方法，另一种是更高效的Kadane算法，其复杂度为O(n)。通过具体的代码示例展示了如何找到给定数组中连续子数组的最大和。

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/**
 * 创建人：yang.liu
 * 创建时间：2019/7/17 17:53
 * 版本：1.0
 * 内容描述：求最大子序列问题
 */
public class MaxSubSequenceSample {

    public static void main(String[] args) {
        var arr = new int[]{-1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, -9, 20, -6, 5};
        int i = maxSubSequence(arr);
        System.out.println(i);

        int i1 = maxSubSequence2(arr);
        System.out.println(i1);
    }

    /**
     * 时间复杂度为O(n^2)
     */
    public static int maxSubSequence(int[] arr) {

        int maxSum = 0;

        for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
            int iSum = 0;
            for (int j = i; j < arr.length; j++) {
                iSum += arr[j];
                if (iSum > maxSum) {
                    maxSum = iSum;
                }
            }
        }
        return maxSum;
    }

    /**
     * Kadane算法
     * 时间复杂度为O(n^2)
     * 视频讲解：https://www.bilibili.com/video/av52421507?from=search&seid=3623534585276596200
     *          https://www.youtube.com/watch?v=86CQq3pKSUw
     */
    public static int maxSubSequence2(int[] arr) {

        int maxSum = arr[0];
        int iSum = 0;

        for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
            iSum = Math.max(arr[i], iSum + arr[i]);
            if (iSum < 0) {
                iSum = 0;
            }
            if (iSum > maxSum) {
                maxSum = iSum;
            }
        }
        return maxSum;
    }
}

/**
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 */

转载于:https://www.cnblogs.com/mengHeJiuQIan/p/11203407.html