【编程题-错题集】连续子数组最大和(动态规划 - 线性 dp)

简介: 【编程题-错题集】连续子数组最大和(动态规划 - 线性 dp)

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一、分析题目

简单线性 dp。

1、状态表示

dp[i] 表示:以 i 位置为结尾的所有子数组中,最大和是多少。


2、状态转移方程

dp[i] = max(dp[i - 1] + arr[i], arr[i])


3、返回值

返回 dp 表里的最大值。


二、代码

1、看题解之前AC的代码

#include <iostream>
using namespace std;
 
const int N=2e5+10;
int a[N], dp[N];
 
int main()
{
    int n;
    cin >> n;
    for(int i=0; i<n; i++) cin >> a[i];
    int res=-101;
    for(int i=1; i<=n; i++)
    {
        dp[i]=max(dp[i-1]+a[i-1], a[i-1]);
        res=max(res, dp[i]);
    }
    cout << res << endl;
    return 0;
}

2、值得学习的代码

#include <iostream>
using namespace std;
 
const int N = 2e5 + 10;
 
int n;
int dp[N];
int arr[N];
 
int main()
{
    cin >> n;
    for(int i = 1; i <= n; i++) cin >> arr[i];
 
    int ret = -101;
    for(int i = 1; i <= n; i++)
    {
        dp[i] = max(dp[i - 1], 0) + arr[i];
        ret = max(ret, dp[i]);
    }
 
    cout << ret << endl;
 
    return 0;
}

三、反思与改进

这道题的思路正确,但还是没能通过全部测试样例。这里其实并不需要去判断当前值是正数还是负数,直接与以 i-1 位置为结尾的所有子数组中的最大和进行相加,再和当前值作比较即可。注意,这里需要的是连续子数组的最大和,重点是连续,所以如果前面的值太小就应该舍弃,从当前值开始重新累加。


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