leetcode53 最大子序和

2021-10-03 18:41:01 字數 3095 閱讀 7630

給定乙個整數陣列 nums ,找到乙個具有最大和的連續子陣列(子陣列最少包含乙個元素),返回其最大和。

示例:輸入: [-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4],

輸出: 6

解釋: 連續子陣列 [4,-1,2,1] 的和最大,為 6

暴力法,

我們通過i和j記錄子串行的左右邊界,然後遍歷所有的邊界,尋找區間[i:j]和最大是多少即可。

時間複雜度o(n2) 空間複雜度 o(1)

import sys

class

solution

:def

maxsubarray

(self, nums: list[

int])-

>

int:

maxsub = nums[0]

for i in

range(0

,len

(nums)-1

):mysum =

0for j in

range

(i,len

(nums)-1

):mysum += nums[j]

if mysum > maxsub:

maxsub = mysum

return maxsub

我們這裡只要求子串行的最大和,不要求得到子串行本身,其實就暗示了動態規劃、分治

分治,我們把陣列nums以中間位置m分為左(left)右(right)兩部分, left = nums[0]…nums[m - 1] 和 right = nums[m + 1]…nums[n-1],最大子串行有以下三種情況:

跨越左右兩部分,這裡從中間元素開始,往左求出最大,往右求出最大, 保持連續性。

不考慮中間元素,最大子串行和出現在左半部分,遞迴求解左邊部分最大子串行和

不考慮中間元素,最大子串行和出現在右半部分,遞迴求解右邊部分最大子串行和

時間複雜度: o(nlogn)

空間複雜度: o(logn) - 因為二分法,呼叫棧的深度最多是logn。

import sys

class

solution

:def

helper

(self, nums, l, r)

:if l > r:

return

-sys.maxsize

mid =

(l + r)//2

# 假如最大子串行在左半部分,這種情況的最大和

left = self.helper(nums, l, mid -1)

# 假如最大子串行在右半部分,這種情況的最大和

right = self.helper(nums, mid +

1, r)

# 假如最大子串行橫跨左右兩半,這種情況的最大和:

# 左邊部分連續序列能有的最大和+右邊部分連續序列能給出的最大和+中間值

left_suffix_max_sum = right_prefix_max_sum =

0 mysum1 =

0for i in

reversed

(range

(l, mid)):

mysum1 += nums[i]

left_suffix_max_sum =

max(mysum1, left_suffix_max_sum)

mysum2 =

0for i in

range

(mid +

1, r +1)

: mysum2 += nums[i]

right_prefix_max_sum =

max(mysum2, right_prefix_max_sum)

cross_sum = left_suffix_max_sum + right_prefix_max_sum + nums[mid]

return

max(left, right, cross_sum)

defmaxsubarray

(self, nums: list[

int])-

>

int:

return self.helper(nums,0,

len(nums)-1

)

動態規劃,動態規劃的難點在於找到狀態轉移方程,

dp[i] - 表示到當前位置 i 的最大子串行和

狀態轉移方程為: dp[i] = max(dp[i - 1] + nums[i], nums[i])

初始化:dp[0] = nums[0]

從狀態轉移方程中,我們只關注前乙個狀態的值,所以不需要開乙個陣列記錄位置所有子串行和,只需要兩個變數,

currmaxsum - 當前位置 i 的最大和

maxsum - 全域性最大和:

currmaxsum = max(currmaxsum + nums[i], nums[i])

maxsum = max(currmaxsum, maxsum)

時間複雜度: o(n)

空間複雜度: o(1)

import sys

class

solution

:def

maxsubarray

(self, nums: list[

int])-

>

int:

n =len(nums)

curr_max = global_max = nums[0]

for i in

range(1

, n)

:if curr_max >0:

# 狀態轉移方程,當前狀態的最大和

# dp[i] = max(dp[i - 1] + nums[i], nums[i])

curr_max = curr_max + nums[i]

else

: curr_max = nums[i]

# 用當前狀態的最大和去更新全域性最大和

global_max =

max(global_max, curr_max)

return global_max

LeetCode53最大子序和

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