最大子序和的golang實現

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。

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。

首先理解題意：

核心**：

//
取出第一位為基準值
sum := nums[0
]    res :=sum
//下標從1開始
for i := 1; i < len(nums); i++ 
else
res =max(res, sum)
}

整體**：

package main
import (
"fmt")
func maxsubarray(nums 
int) int
else
res =max(res, sum)
}return
res}
func max(a, b 
int) int
returnb}
func main() 
//nums := int
fmt.println(maxsubarray(nums))
}

經查詢上方的演算法叫掃瞄法，時間複雜度為o(n)。

下面我們嘗試一下使用動態規劃法來解題：

解題思路：

設sum[i]為以第i個元素結尾且和最大的連續子陣列。假設對於元素i，所有以它前面的元素結尾的子陣列的長度都已經求得，那麼以第i個元素結尾且和最大的連續子陣列實際上，要麼是以第i-1個元素結尾且和最大的連續子陣列加上這個元素，要麼是只包含第i個元素，即sum[i] = max(sum[i-1] + a[i], a[i])。可以通過判斷sum[i-1] + a[i]是否大於a[i]來做選擇，而這實際上等價於判斷sum[i-1]是否大於0。由於每次運算只需要前一次的結果，因此並不需要像普通的動態規劃那樣保留之前所有的計算結果，只需要保留上一次的即可，因此演算法的時間和空間複雜度都很小

完整**：

//
動態規劃解法
//假設sum[i]為以第i個元素結尾且和最大的連續子陣列。
//假設對於元素i，所有以它前面的元素結尾的子陣列的長度都已經求得
//那麼以第i個元素結尾且和最大的連續子陣列實際上，要麼是以第i-1個元素結尾且和最大的連續子陣列加上這個元素，要麼是只包含第i個元素
//即sum[i] = max(sum[j:i-1] + a[i], a[i])。
//j是陣列的某個下標，0<=j//
可以通過判斷sum[i-1] + a[i]是否大於a[i]來做選擇，而這實際上等價於判斷sum[i-1]是否大於0。
//由於每次運算只需要前一次的結果，因此並不需要像普通的動態規劃那樣保留之前所有的計算結果，只需要保留上一次的即可，因此演算法的時間和空間複雜度都很小
func maxsubarraykmp(nums int) int
else 
if (sum }
return
res}

最大子序和的golang實現

最大子序和

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