【Python】给定一个数组A[0,…,n-1],求A的连续子数组,使得该子数组的和最大

本文介绍了如何使用Python解决寻找数组中连续子数组的最大和问题。通过求解前缀和并利用动态规划的方法,可以实现O(n)的时间复杂度找到最大子数组。例如,在数组1, -2, 3, 10, -4, 7, 2, -5中,最大子数组为3, 10, -4, 7, 2,其和为18。" 104134129,9274896,C语言统计字符串中单词数量,['c语言'],"['C语言', '字符串处理', '单词统计', '字符分隔', '编程']

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最大子数组

给定一个数组A[0,…,n-1],求A的连续子数组,使得该子数组的和最大。
例如数组: 1, -2, 3, 10, -4, 7, 2, -5
最大子数组:3, 10, -4, 7, 2

算法分析

定义:前缀和sum[i] = a[0] + a[1] + …+a[i]
则:a[i,j]=sum[j]-sum[i-1](定义sum[-1] = 0)
算法过程
1. 求i前缀sum[i]:
遍历i:0≤i≤n-1
sum[i]=sum[i-1]+a[i]
2. 计算以a[i]结尾的子数组的最大值对于某个i:遍历0≤j≤i,求sum[j]的最小值m
sum[i]-m即为以a[i]结尾的数组中最大的子数组的值
3. 统计sum[i]-m的最大值, 0≤i≤n-1
1、2、3步都是线性的,因此,时间复杂度O(n)。

进一步的分析

记S[i]为以A[i]结尾的数组中和最大的子数组
则:S[i+1] = max(S[i]+A[i+1], A[i+1])
S[0]=A[0]
遍历i: 0≤i≤n-1
动态规划:最优子问题
时间复杂度:O(n)

Python代码

# 输出最大子数
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