給定一個整數數組 nums ,找到一個具備最大和的連續子數組(子數組最少包含一個元素),返回其最大和。java
示例:數組
輸入: [-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4],
輸出: 6
解釋: 連續子數組 [4,-1,2,1] 的和最大,爲 6。
進階:若是你已經實現複雜度爲 O(n) 的解法,嘗試使用更爲精妙的分治法求解。
求解關鍵:連續子數組的問題,通常咱們着眼於以當前遍歷到的元素結尾的那個子數組,這樣作分析會簡化問題。code
參考解答
參考解答1io
public class Solution { /** * 定義狀態: * dp[i] : 表示以 nums[i] 結尾的連續子數組的最大和 * 狀態轉移方程: * dp[i] = max{nums[i],dp[i-1] + nums[i]} */ public int maxSubArray(int[] nums) { int len = nums.length; if (len == 0) { return 0; } int[] dp = new int[len]; dp[0] = nums[0]; for (int i = 1; i < len; i++) { dp[i] = Math.max(nums[i], dp[i - 1] + nums[i]); } // 最後這一步,是求一個全局的最優值 int res = dp[0]; for (int i = 1; i < len; i++) { res = Math.max(res,dp[i]); } return res; } }
參考解答2 :和參考解答 1 是同樣的,只不過在遍歷的過程當中,就把最優解解求出來了。class
public class Solution2 { /** * 和 Solution 同樣,空間複雜度更小 * 時間複雜度:O(n) * 空間複雜度:O(1) */ public int maxSubArray(int[] nums) { int len = nums.length; if (len == 0) { return 0; } int segmentSum = nums[0]; int res = nums[0]; for (int i = 1; i < len; i++) { segmentSum = Math.max(nums[i], segmentSum + nums[i]); res = Math.max(res, segmentSum); } return res; } public static void main(String[] args) { int[] nums = {-2, 1, -3, 4, -1, 2, 1, -5, 4}; Solution2 solution = new Solution2(); int maxSubArray = solution.maxSubArray(nums); System.out.println(maxSubArray); } }
參考解答3:分治,稍顯繁瑣,能夠經過這個問題了解分治思想。進階
public class Solution3 { public int maxSubArray(int[] nums) { int len = nums.length; if (len == 0) { return 0; } return maxSubArraySum(nums, 0, len - 1); } private int maxSubArraySum(int[] nums, int l, int r) { if (l == r) { return nums[l]; } int mid = l + (r - l) / 2; return max3(maxSubArraySum(nums, l, mid), maxSubArraySum(nums, mid + 1, r), maxCrossingSum(nums, l, mid, r)); } private int max3(int num1, int num2, int num3) { return Math.max(num1, Math.max(num2, num3)); } /** * 必定會包含 nums[mid] 這個元素 */ private int maxCrossingSum(int[] nums, int l, int m, int r) { int sum = 0; int leftSum = Integer.MIN_VALUE; // 左半邊包含 nums[mid] 元素,最多能夠到什麼地方 // 走到最邊界,看看最值是什麼 // 計算以 mid 結尾的最大的子數組的和 for (int i = m; i >= l; i--) { sum += nums[i]; if (sum > leftSum) { leftSum = sum; } } sum = 0; int rightSum = Integer.MIN_VALUE; // 右半邊不包含 nums[mid] 元素,最多能夠到什麼地方 // 計算以 mid+1 開始的最大的子數組的和 for (int i = m + 1; i <= r; i++) { sum += nums[i]; if (sum > rightSum) { rightSum = sum; } } return leftSum + rightSum; } }