[LintCode 41] 最大子数组之和(Python)

这是一篇关于LintCode第41题的博客,主要讨论如何在Python中找到整数数组中具有最大和的子数组。通过遍历数组并实时计算累计和,当累计和小于0时重置为0,从而保证最大和的有效性。最终实现的时间复杂度为O(n),空间复杂度为O(1)。

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题目描述

给定一个整数数组,找到一个具有最大和的子数组,返回其最大和。

注意事项
子数组最少包含一个数

样例
给出数组[−2,2,−3,4,−1,2,1,−5,3],符合要求的子数组为[4,−1,2,1],其最大和为6

思路

遍历数组,记录从第一个元素加到当前元素的和,并更新最大和。如果该值小于0,说明会对后续和产出负面影响(负数会让后面的加和变小),则把该值置为0(相当于舍弃前面的序列,重新开始计算)。

代码

class Solution:
    """
    @param nums: A list of integers
    @return: An integer denote the sum of maximum subarray
    """
    def maxSubArray(self, nums):
        # write your code here
        if nums is None or len(nums) == 0:
            return 0
        sum = -2**31 - 1
        ans = 0
        for i in nums:
            ans += i
            sum = max(ans, sum)
            if ans < 0:
                ans = 0
        return sum

复杂度分析

时间复杂度O(n),空间复杂度O(1)

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