图解LeetCode——53. 最大子数组和

简介: 图解LeetCode——53. 最大子数组和

一、题目

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。

二、示例

2.1> 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

2.2> 示例 2:

输入】nums = [1]

输出】1

2.3> 示例 3:

输入】nums = [5,4,-1,7,8]

输出】23

提示:

  • 1 <= nums.length <= 10^5
  • -10^4 <= nums[i] <= 10^4

三、解题思路

根据题目要求,我们需要获得一个给定数组nums中的最大连续子数组和,这里面有两个重要的信息:

信息1】连续子数组

信息2】最大的和

既然是这样,那么我们以nums = [-2, 1, -3]为例,来看一下按照模拟拆分子数组的情况下,怎么能够计算出来最大连续子数组的和。此处为了便于拆分子数组,我们以某元素作为当前子数组的最末尾元素进行拆分,可以得到如下拆分结果:

以-2为结尾】只能拆分出1个子数组,即:[-2];那么在当前这一个子数组中,最大数组和就是-2了;

以1为结尾】可以拆分出2个子数组,即:[-2, 1][1];那么在当前这两个子数组中,最大数组和就是1了;

以-3为结尾】可以拆分出3个子数组,即:[-2, 1, -3][1, -3][-3];那么在当前这三个子数组中,最大数组和就是-2了;

结论】最终最大数组和就是1;

为了便于大家理解,下图我画出了具体的操作过程,具体详情,请见下图所述:

但是,对于上面的这种模拟分组计算来说,nums数组中元素较少时是没问题的,但是如果元素很多,则执行效率就会非常低。那么有没有其他效率更高的算法呢?答案一定是有的。因为我们发现,本题需要求解出来的只是一个最大数组和,而并非要获取到最大数组和所对应的数组,所以我们可以采用动态规划的解题方式来解决这道题。

那么我们来分析一下,当要计算nums数组中第i个位置最大数组和的时候,其实我们只需要关注两个值:

值1】当前元素nums[i]

值2】以元素nums[i-1]为结尾的所有子数组中的最大数组和pre;

结论】pre = Math.max(nums[i], nums[i] + pre);

result = Math.max(result, pre);

状态转移方程也就是我们在上面结论中所描述的,那么,下面我们还是以nums = [-2, 1, -3]为例,采用动态规划的方式,来重新计算一下最大连续子数组的和,具体详情,请见下图所述:

四、代码实现

class Solution {
    public int maxSubArray(int[] nums) {
        int result = nums[0], pre = 0;
        for (int num: nums) {
            pre = Math.max(num, pre + num);
            result = Math.max(result, pre);
        }
        return result;
    }
}

今天的文章内容就这些了:

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