题目地址: 最大子数组和
输入一个整型数组,数组中的一个或连续多个整数组成一个子数组。求所有子数组的和的最大值。
要求时间复杂度为O(n)。
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。
提示:
1 <= arr.length <= 10^5
-100 <= arr[i] <= 100
思路:
首先,这个题目很明显是一个动态规划的问题,接着咱就可以按照动态规划的思路来进行做题了。
动态规划的问题首先是这个问题想暴力解决的话会比较麻烦,但是这种题都有一定的规律性,就是可以拆分成若干相联系的子问题,然后对这些子问题进行求解,最后这些子问题的解合并就是原问题的解。
- 这个问题要求的是连续子数组的最大和,那么首先确定关键词:连续,然后对问题进行拆分成若干相连的有规律的子问题,这些子问题可以用一个表达式进行关联。
- 确定子问题的界限,这里首先明确一点,不能选取包含某个数字作为子问题,因为这些子问题含有不确定性;那么接着我尝试选取的子问题的界限是以某个数字为结尾,创建dp数组进行子问题记录,经尝试,这种办法可行,接着思路如下:
- 首先,可以确定dp[0] = nums[0],因为以第一项结尾的连续子数组只有一个
- 然后算dp[1] , 以第二个数为结尾 :-2,1 ;这两个最大子数组和为1
- dp[2],以第三个数为结尾 :-2、1、-3,则dp[2] = -2;
- dp[3],以第四个数为结尾的:-2、1、-3、4,,则dp[3] = 4
- 从推导不难看出,当dp[i] < 0时; dp[i+1] = nums[i+1];当dp[i] >=0 时,dp[i+1] = dp[i] +nums[i+1];
- 那么,规律找到了,就可以下手了。
class Solution { public int maxSubArray(int[] nums) { int length = nums.length; int[] dp = new int[length]; dp[0] = nums[0]; for(int i=1; i<length; i++){ if(dp[i-1] <= 0){ dp[i] = nums[i]; }else{ dp[i] = dp[i-1] +nums[i]; } } int max = dp[0]; for(int j=1; j<length; j++){ max = Math.max(max,dp[j]); } return max; } }