标签：numsSize 最大 nums int 53 result thisSum 子序 dp
链接：https://leetcode-cn.com/problems/maximum-subarray/
给定一个整数数组 nums ，找到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。
示例:
输入: [-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。
进阶:
如果你已经实现复杂度为 O(n) 的解法，尝试使用更为精妙的分治法求解。
一、贪心
class Solution {
public:
int maxSubArray(vector<int>& nums) {
int sum = -2147483647;
int thisSum = 0;
int len = nums.size();
for(int i = 0; i < len; ++i)
{
thisSum += nums[i];
if(thisSum > sum) sum = thisSum;
if(thisSum < 0) thisSum = 0;
}
return sum;
}
};
二、动态规划
class Solution
{
public:
int maxSubArray(vector<int> &nums)
{
int result = INT_MIN;
int numsSize = nums.size();
// dp[i]表示nums中以nums[i]结尾的最大子序和
vector<int> dp(numsSize);
dp[0] = nums[0];
result = dp[0];
for (int i = 1; i < numsSize; i++)
{
dp[i] = max(dp[i - 1] + nums[i], nums[i]);
result = max(result, dp[i]);
}
return result;
}
};
或者可以不需要dp数组
class Solution
{
public:
int maxSubArray(vector<int> &nums)
{
int result = INT_MIN;
int numsSize = nums.size();
int dp = nums[0];
result = dp;
for (int i = 1; i < numsSize; i++)
{
dp = max(dp + nums[i], nums[i]);
result = max(result, dp);
}
return result;
}
};
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标签：numsSize,最大,nums,int,53,result,thisSum,子序,dp 来源： https://blog.csdn.net/weixin_43569916/article/details/104102771
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