剑指 Offer 42. 连续子数组的最大和

简介: 剑指 Offer 42. 连续子数组的最大和

   题目地址: 最大子数组和

输入一个整型数组,数组中的一个或连续多个整数组成一个子数组。求所有子数组的和的最大值。

要求时间复杂度为O(n)。

示例1:

输入: nums = [-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。

 

提示:

1 <= arr.length <= 10^5

-100 <= arr[i] <= 100

思路:

       首先,这个题目很明显是一个动态规划的问题,接着咱就可以按照动态规划的思路来进行做题了。

       动态规划的问题首先是这个问题想暴力解决的话会比较麻烦,但是这种题都有一定的规律性,就是可以拆分成若干相联系的子问题,然后对这些子问题进行求解,最后这些子问题的解合并就是原问题的解。

    1. 这个问题要求的是连续子数组的最大和,那么首先确定关键词:连续,然后对问题进行拆分成若干相连的有规律的子问题,这些子问题可以用一个表达式进行关联。
    2. 确定子问题的界限,这里首先明确一点,不能选取包含某个数字作为子问题,因为这些子问题含有不确定性;那么接着我尝试选取的子问题的界限是以某个数字为结尾,创建dp数组进行子问题记录,经尝试,这种办法可行,接着思路如下:
      • 首先,可以确定dp[0] = nums[0],因为以第一项结尾的连续子数组只有一个
      • 然后算dp[1] , 以第二个数为结尾 :-2,1 ;这两个最大子数组和为1
      • dp[2],以第三个数为结尾 :-2、1、-3,则dp[2] = -2;
      • dp[3],以第四个数为结尾的:-2、1、-3、4,,则dp[3] = 4
          • 从推导不难看出,当dp[i] < 0时; dp[i+1] = nums[i+1];当dp[i] >=0 时,dp[i+1] = dp[i] +nums[i+1];
          • 那么,规律找到了,就可以下手了。
          class Solution {
              public int maxSubArray(int[] nums) {
                      int length = nums.length;
                      int[] dp = new int[length];
                      dp[0] = nums[0];
                      for(int i=1; i<length; i++){
                          if(dp[i-1] <= 0){
                              dp[i] = nums[i];
                          }else{
                              dp[i] = dp[i-1] +nums[i];
                          }
                      }
                      int max = dp[0];
                      for(int j=1; j<length; j++){
                          max = Math.max(max,dp[j]);
                      }
                      return max;
              }
          }

          image.gif


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