《剑指offer》刷题笔记(时间效率):连续子数组的最大和
2017-11-23 11:27
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《剑指offer》刷题笔记(时间效率):连续子数组的最大和
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题 库:剑指offer
编 者:WordZzzz
剑指offer刷题笔记时间效率连续子数组的最大和
题目描述
解题思路
C版代码实现
Python版代码实现
题目描述
HZ偶尔会拿些专业问题来忽悠那些非计算机专业的同学。今天测试组开完会后,他又发话了:在古老的一维模式识别中,常常需要计算连续子向量的最大和,当向量全为正数的时候,问题很好解决。但是,如果向量中包含负数,是否应该包含某个负数,并期望旁边的正数会弥补它呢?例如:{6,-3,-2,7,-15,1,2,2},连续子向量的最大和为8(从第0个开始,到第3个为止)。你会不会被他忽悠住?(子向量的长度至少是1)解题思路
和leetcode里面的股票题目很像。看到这个题目,如果我们枚举出数组的所有子数组并求出他们的和。一个长度为n的数组,总共有n(n+1)/2个子数组。计算出所有的子数组的和,最快也需要O(n^2)的时间。运用数组分析或者动态规划则可以实现时间复杂度为O(n),但是二者在本题的实现上是一样的。数组分析:下图是我们计算数组(1,-2,3,10,-4,7,2,-5)中子数组的最大和的过程。通过分析我们发现,累加的子数组和,如果大于零,那么我们继续累加就行;否则,则需要剔除原来的累加和重新开始。
动态规划:如果用函数f(i)表示第i个数字结尾的子数组的最大和,那么我们需要求出man[f(i)],其中0<=i<=n。我们可以用如下递归公式求f(i):
当以第i-个数字结尾的子数组中的所有数字的和小于0时,如果把这个负数与第i个数累加,得到的结果比第i个数字本身还要小,所以这种情况下第i个数字结尾的字数子就是第i个数字本身。否则,累加。
C++版代码实现
class Solution { public: int FindGreatestSumOfSubArray(vector<int> array) { if(array.empty()) return 0; //初始值最好不要设置为0,防止全是负数的情况出现 int nCurSum = array[0]; int nGreatestSum = array[0]; //从1开始遍历 for(int i=1; i < array.size(); ++i){ if(nCurSum <= 0) nCurSum = array[i]; else nCurSum += array[i]; if(nCurSum > nGreatestSum) nGreatestSum = nCurSum; } return nGreatestSum; } };
Python版代码实现
# -*- coding:utf-8 -*- class Solution: def FindGreatestSumOfSubArray(self, array): # write code here if len(array) == 0: return 0 #初始值最好不要设置为0,防止全是负数的情况出现 nCurSum = nGreatestSum = array[0] #从1开始遍历 for i in range(1,len(array)): if nCurSum <= 0: nCurSum = array[i] else: nCurSum += array[i] if nCurSum > nGreatestSum: nGreatestSum = nCurSum return nGreatestSum
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