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]
和[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]
和[-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; } }
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