从小白开始刷算法 分治法篇 leetcode.53

简介: 从小白开始刷算法 分治法篇 leetcode.53

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:

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。

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。

  1. 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。
  2. 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。
  3. 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 - 1start,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。
  4. 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。
  5. 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 + 2end,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。
  6. 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)

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