一、前言
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二、题目描述:
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。
具体请看如下示例:
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 。
示例 2:
输入:nums = [1] 输出:1
示例 3:
输入:nums = [5,4,-1,7,8] 输出:23
提示:
1 <= nums.length <= 105
-104 <= nums[i] <= 104
题目来源:LeetCode官网
题目难度:⭐⭐
三、思路分析:
当你leetcode刷多了你就自然看到这类最优解的体型,基本就是动态规划或者贪心算法。
而今天这题,我就分别带着你们从动态规划和贪心算法的思路依次进行解题。
动态规划最重要的思想就是利用上一个状态, 对于本题而言就是: 到底要不要加上上一个状态 f(i-1)
的信息, 这完全取决于f(i-1)
的正负情况, 这样我们就能得出了动态规划的递推公式: f(i)=max{f(i−1)+nums[i],nums[i]} 。
而贪心的思想就是: 从左向右迭代,在迭代的过程中我们需要用 maxSum
来不断维持当前的最大子序和, 因为 maxSum
的值是在不断更新的, 所以我们要及时记录下它的最大值。
如下请看具体代码实现:
四、算法实现:
1、动态规划法_AC代码
具体算法代码实现如下:
class Solution { public int maxSubArray(int[] nums) { int pre = 0; int sumMax = nums[0]; for (int x : nums) { //pre来维护对于当前f(i)的f(i−1)的值是多少 pre = Math.max(pre + x, x);//判断f(i-1)是否要加到当前数上 sumMax = Math.max(sumMax, pre);//获取最大值 } return sumMax; } }
2、贪心算法_AC代码
具体算法代码实现如下:
class Solution { public int maxSubArray(int[] nums) { //初始化 int sumMax = nums[0]; for (int i = 1; i < nums.length; i++) { //判断f(i-1)是否需要进行求和 if (nums[i] + nums[i - 1] > nums[i]) { nums[i] += nums[i - 1]; } //如果当前值都大于max,则从当前值开始累加 if (nums[i] > sumMax) { sumMax = nums[i]; } } return sumMax; } }
五、总结:
1、动态规划之leetcode提交运行结果截图如下:
复杂度分析:
- 时间复杂度:O(n)。其中 n 数组的长度。我们只需要遍历一遍数组即可。
- 空间复杂度: 空间复杂度:O(1)。我们只需要常数空间存放若干变量。
2、贪心算法之leetcode提交运行结果截图如下:
复杂度分析:
- 时间复杂度:O(n),其中 n数组的长度。我们只需要遍历一遍数组即可
- 空间复杂度: 空间复杂度:O(1)。我们只需要常数空间存放若干变量。
总而言之,两种解题思路时间空间复杂度都一样,所以取决那种方式更好单纯看你们对那种方式更为接受,能更有益于理解,那大家就选择那种方式来进行解题就好啦。
再者,解题道路千万条,欢迎小伙伴们脑洞大开,如果你们有啥更好的想法或者思路,欢迎评论区告诉我哦,大家一起互相借鉴互相学习,方能成长的更快。
好啦,以上就是本期的所有内容啦,咱们下期见咯。
六、往期推荐:
- leetcode-1.两数之和
- leetcode-9.回文数
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- leetcode-14.最长公共前缀
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- leetcode-21.合并两个有序链表
- leetcode-26.删除有序数组中的重复项
七、文末:
如果你还想要学习更多,小伙伴们大可关注bug菌专门为大家创建的专栏《LeetCode每日一题》!带着你一块儿刷题,专栏每一篇都附带详细解法,手把手带你解题。
一个人刷可能会觉得很累很难坚持,但是一群人刷就会觉得它是一件很有意义的事儿,互相督促互相鼓励,一起变强。