序言
虽然算法很难,但不应该就放弃。这是一个学习笔记,希望你们喜欢~
先自己尝试写,大概十几分钟仍然写不出来
看思路,再尝试跟着思路写
仍然写不出来,再看视频
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分治法篇
难度:中等
题目:
53. 最大子数组和
给你一个整数数组 nums
,请你找出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。
子数组 是数组中的一个连续部分。
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 。
示例 2:
输入:nums = [1]
输出:1
示例 3:
输入:nums = [5,4,-1,7,8]
输出:23
题目来源:力扣(LeetCode)
分治法思路
能否写出:不能写出,需要思路,需要视频。
时间:50分钟多
思路:
在getCrossMax(nums, start, end)
之前代码和从小白开始刷算法 分治法篇 leetcode.169 中大体相同,同样把大问题拆分成小问题后,合并和解决。
从getCrossMax
开始说起,getCrossMax
用来计算跨越中间位置的最大子数组和。之后有空画一张图来辅助了解。
- 首先,计算中间位置
middle
,它表示左侧子数组的结束位置和右侧子数组的起始位置的分界点。 - 初始化左侧部分的和为
nums[middle]
,将其赋值给变量leftSum
,同时将其作为当前的最大和leftMax
。这是因为左侧部分只包含一个元素,所以该元素本身就是最大子数组和。 - 接下来,使用一个循环从中间位置的左侧向起始位置遍历数组,从
middle - 1
到start
,逐步累加数组元素到leftSum
中,并使用Math.max
方法更新leftMax
的值,确保它保存的是左侧部分的最大和。 - 初始化右侧部分的和为
nums[middle + 1]
,将其赋值给变量rightSum
,同时将其作为当前的最大和rightMax
。这是因为右侧部分只包含一个元素,所以该元素本身就是最大子数组和。 - 接下来,使用一个循环从中间位置的右侧向结束位置遍历数组,从
middle + 2
到end
,逐步累加数组元素到rightSum
中,并使用Math.max
方法更新rightMax
的值,确保它保存的是右侧部分的最大和。 - 最后,返回左侧部分的最大和
leftMax
和右侧部分的最大和rightMax
的和作为跨越中间位置的最大子数组和。
// 仅是我的思路代码,leetcode上大神更厉害 class Solution { public int maxSubArray(int[] nums) { int start = 0; int end = nums.length - 1; return getMax(nums, start, end); } private int getMax(int[] nums, int start, int end) { if (start == end) { return nums[start]; } int middle = start + (end - start) / 2; //递归计算左侧子数组和中最大子数组和 int leftMax = getMax(nums, start, middle); //递归计算右侧子数组和中最大子数组和 int rightMax = getMax(nums, middle + 1, end); //上述代码与之前169题中分治法中逻辑大体一致 //这里开始计算跨越中间位置的最大子数组和 int crossMax = getCrossMax(nums, start, end); return Math.max(Math.max(leftMax, rightMax), crossMax); } private int getCrossMax(int[] nums, int start, int end) { int middle = start + (end - start) / 2; int leftSum = nums[middle]; int leftMax = leftSum; for (int i = middle - 1; i >= start; i--) { leftSum = leftSum + nums[i]; leftMax = Math.max(leftMax, leftSum); } int rightSum = nums[middle + 1]; int rightMax = rightSum; for (int i = middle + 2; i <= end; i++) { rightSum = rightSum + nums[i]; rightMax = Math.max(rightMax, rightSum); } return leftMax + rightMax; } }
时间复杂度: O(nlogn)
空间复杂度:O(n)