前言🌧️
算法,对前端人来说陌生又熟悉,很多时候我们都不会像后端工程师一样重视这项能力。但事实上,算法对每一个程序员来说,都有着不可撼动的地位。
因为开发的过程就是把实际问题转换成计算机可识别的指令,也就是《数据结构》里说的,「设计出数据结构,在施加以算法就行了」。
当然,学习也是有侧重点的,作为前端我们不需要像后端开发一样对算法全盘掌握,有些比较偏、不实用的类型和解法,只要稍做了解即可。
题目🦀
难度简单
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
注意:本题与主站 53 题相同:leetcode-cn.com/problems/ma…
解题思路🌵
- 采用动态规划来求解
- 将问题拆分为叠加的子问题
- dp[i]=dp[i-1]+nums[i] 如果dp[i-1]<0 ; dp[i]=nums[i]
解法🔥
/** * @param {number[]} nums * @return {number} */ var maxSubArray = function(nums) { if(!nums){return 0} const start=nums[0] const dp=[start] let result=start for(let i=1;i<nums.length;i++){ if(dp[i-1]>=0){ dp[i]=dp[i-1]+nums[i] }else{ dp[i]=nums[i] } result=Math.max(result,dp[i]) } return result };
时间复杂度:O(n)
空间复杂度:O(n)
结束语🌞
那么鱼鱼的LeetCode算法篇的剑指Offer-42连续子数组的最大和⚡️
就结束了,算法这个东西没有捷径,只能多写多练,多总结,文章的目的其实很简单,就是督促自己去完成算法练习并总结和输出,菜不菜不重要,但是热爱🔥,喜欢大家能够喜欢我的短文,也希望通过文章认识更多志同道合的朋友,如果你也喜欢折腾
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