leetCode 53 最大子序和-------python

本文深入探讨了寻找具有最大和的连续子数组问题,通过示例解析了两种解法:动态规划方法与分治思想。动态规划方法通过一次遍历实现O(n)的时间复杂度,而分治思想则提供了一种更精妙的解决方案。

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'''
给定一个整数数组 nums ,找到一个具有最大和的连续子数组(子数组最少包含一个元素),返回其最大和。

示例:

输入: [-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4],
输出: 6
解释: 连续子数组 [4,-1,2,1] 的和最大,为 6。
进阶:

如果你已经实现复杂度为 O(n) 的解法,尝试使用更为精妙的分治法求解。
'''
class Solution:
    def maxSubArray(self, nums):
        """
        :type nums: List[int]
        :rtype: int
        """
     
        n = len(nums)
        ans = float('-inf')
        sum = 0
        for i in range(n):
            sum += nums[i]
            ans = max(sum,ans)
            if sum < 0:
                sum = 0
            else:
                sum = sum
        return ans
        

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解法二:分治思想

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