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- 力扣53.最大子数组和
- 题目描述
- 贪心动态规划
力扣53.最大子数组和
题目描述
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。
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
贪心动态规划
这里dp[i]表示:选取位置i的数作为结尾的情况下能达到的最大的和
这个状态的最大和取决于以下两种情况:
- 位置i-1也选取了,当前位置i的选取是连续的
- 选取位置i-1的情况下和是负的,不如单独选取位置i-1的和大,所以放弃位置i-1及以前所选取的数,单独选取位置i
上面两种情况就对应了以下状态转移方程
d
p
[
i
]
=
m
a
x
(
d
p
[
i
−
1
]
+
n
u
m
s
[
i
]
,
n
u
m
s
[
i
]
)
dp[i]=max(dp[i-1]+nums[i],nums[i])
dp[i]=max(dp[i−1]+nums[i],nums[i])
而最终的最大和应从所有dp中进行选择,因为最大和的连续元素有可能以任意位置作为结尾,为了实现我们可以用一个max变量在每一次计算dp时更新为当前最大值,最终返回max即可:
int maxSubArray(int* nums, int numsSize){
int i,dp[numsSize],max=nums[0];
dp[0]=nums[0];
for(i=1;i<numsSize;i++)
{
dp[i]=fmax(dp[i-1]+nums[i],nums[i]);
if(dp[i]>=max) max=dp[i];
}
return max;
}