TLE class Solution: def maxSubArray(self, nums: List[int]) -> int: n = len(nums) maxSum =nums[0] sum = 0 for i in range(n): sum = 0 for j in range(i, n): sum += nums[j]
#题目 ##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。 #代码 class Solution {public: int maxSubArray(vector<int>& nums) { if(nums.empty()) return 0;//如果是空数组，则返回0
题目描述 HZ偶尔会拿些专业问题来忽悠那些非计算机专业的同学。今天测试组开完会后,他又发话了:在古老的一维模式识别中,常常需要计算连续子向量的最大和,当向量全为正数的时候,问题很好解决。但是,如果向量中包含负数,是否应该包含某个负数,并期望旁边的正数会弥补它呢？例如
面试题42：连续子数组的最大和 题目描述 输入一个整型数组，数组里有正数也有负数。数组中一个或连续的多个整/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)。 问题分析 输入数组{1、-2、10、-4、7、2、-5} 很容易看出从第一个数字开始累加，若走到某一个数字时，
题目描述： 一个有 n 个元素的数组，这 n 个元素既可以是正数也可以是负数，数组中连续的一个或多个元素可以组成一个连续的子数组，一个数组可能有多个这种连续的子数组，求子数组的最大值。例如，对于数组 [1，-2，4，8，-4，7，-1，-5] 而言，其最大和的子数组为 [4,8,-4,7]，最大值为 15。 方法： 蛮
前言 年前更新一篇LeetCode，在这里先祝大家新年快乐，身体健健康康的，哈哈。 题目描述 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
概念 【geekforgeeks】 Dynamic Programming is mainly an optimization over plain recursion. Wherever we see a recursive solution that has repeated calls for same inputs, we can optimize it using Dynamic Programming. The idea is to simply store the results of su
题目描述 HZ偶尔会拿些专业问题来忽悠那些非计算机专业的同学。今天测试组开完会后,他又发话了:在古老的一维模式识别中,常常需要计算连续子向量的最大和,当向量全为正数的时候,问题很好解决。但是,如果向量中包含负数,是否应该包含某个负数,并期望旁边的正数会弥补它呢？例如:{6,-
动态规划算法与分治法类似，其基本思想也是将待求解问题分解成若⼲个⼦问题。但是经分解得到的⼦问题往往不是互相独⽴的 动态规划策略通常⽤于求解最优化问题。– 在这类问题中，可能会有许多可⾏解。每⼀个解都对应于⼀个值，我们希望找到具有最优值的那个解，即最优解。– 动态 •
1.实践题目： 给定一个由 n行数字组成的数字三角形如下图所示。试设计一个算法，计算出从三角形 的顶至底的一条路径(每一步可沿左斜线向下或右斜线向下)，使该路径经过的数字总和最大。 2.问题描述： 输入格式: 输入有n+1行： 第 1 行是数字三角形的行数 n，1<=n<=100。 接下来 n行是数字三
#include <iostream>#include <limits> using namespace std; int main(){ int a[100]; int n = 0; while (cin.peek() != '\n') cin >> a[n++]; int maxsum = INT_MIN; int currsum = 0; for (int i = 0; i < n; i++) { if (currsum <
算法第三章上机实践报告 （一）实践题目：数字三角形 （二）问题描述： 给定一个由 n行数字组成的数字三角形如下图所示。试设计一个算法，计算出从三角形 的顶至底的一条路径(每一步可沿左斜线向下或右斜线向下)，使该路径经过的数字总和最大。 （三）算法描述： #include <iostream> #include <algori
1.实践题目 2.问题描述 设计一个算法，计算出从三角形 的顶至底的一条路径(每一步可沿左斜线向下或右斜线向下)，使该路径经过的数字总和最大。 3.算法描述 定义一个二维数组a[][]存放各行各列的数字，再定义maxSum[i][j]二维数组用来存放从a[i][j]往下经过路径的数字最大和，则该题的
实践题目 7-2 最大子段和 问题描述 给定n个整数（可能为负数）组成的序列a[1],a[2],a[3],…,a[n]，求该序列如a[i]+a[i+1]+…+a[j]的子段和的最大值。当所给的整数均为负数时，定义子段和为0。 要求算法的时间复杂度为O(n)。 算法描述 利用一维数组存储待求序列。首先定义MaxSum函数，用
1.2 空间复杂度S(n) ——根据算法写成的程序在执行时 占用存储单元的长度。这个长度往往与输入数据的 规模有关。空间复杂度过高的算法可能导致使用的 内存超限，造成程序非正常中断。 时间复杂度T(n) ——根据算法写成的程序在执行时 耗费时间的长度。这个长度往往也与输入数据的规
摘自浙大mooc数据结构 题目 算法一：O(N^3) int MaxSubseqSum1( int A[], int N ) { int ThisSum, MaxSum = 0; int i, j, k; for( i = 0; i < N; i++ ) { /* i是子列左端位置 */ for( j = i; j < N; j++ ) { /* j是子列右端位置 */
Problem Description 给定K个整数的序列{ N1, N2, …, NK }，其任意连续子序列可表示为{ Ni, Ni+1, …,Nj }，其中 1 <= i <= j <= K。最大连续子序列是所有连续子序列中元素和最大的一个，例如给定序列{ -2, 11, -4, 13, -5, -2 }，其最大连续子序列为{ 11, -4, 13 }，最大和为20。在今年的
方法1：暴力计算法 i 表示子列开始索引 j 表示子列结束索引 k(i<k<j) 辅助计算 i~j之间子列和 public int method1(int[] arr) { int maxSum = 0; for (int i = 0; i < arr.length; i++) { for (int j = i; j < arr.length; j++) { int t
原文链接：https://blog.csdn.net/baidu_28312631/article/details/47418773 动态规划相信大家都知道，动态规划算法也是新手在刚接触算法设计时很苦恼的问题，有时候觉得难以理解，但是真正理解之后，就会觉得动态规划其实并没有想象中那么难。网上也有很多关
题目 给定K个整数组成的序列{ N1, N2, ..., NK }，“连续子列”被定义为{ Ni, Ni+1, ..., Nj }，其中 1≤i≤j≤K。“最大子列和”则被定义为所有连续子列元素的和中最大者。例如给定序列{ -2, 11, -4, 13, -5, -2 }，其连续子列{ 11,
输入一个整形数组（可能有正数和负数），求数组中连续子数组（最少有一个元素）的最大和。要求时间复杂度为O(n)。 输入描述: 【重要】第一行为数组的长度N（N>=1）接下来N行，每行一个数，代表数组的N个元素 输出描述: 最大和的结果 输入例子1: 81-2310-472-5 输出例子1: 18 思路：对输入的数组进
第一种的算法复杂度是O(n^3)，没法通过，超过时间限制 /** * @param {number[]} nums * @return {number} */ var maxSubArray = function(nums) { var maxSum = nums[0]; var len = nums.length; // i 为子序列的左边界 for (var i = 0; i < len ; i++) {
最大子序列 问题描述： 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
算法1：时间复杂度大并且不是很能理解，故不作展示 算法2： int MaxSubseqSum2(int A[], int N){ int ThisSum, MaxSum = 0; int i, j, k; for (i = 0; i<N; i++) //i是子列左端位置 { ThisSum = 0; //ThisSum是从A[i]到A[j]的子列和
public class Solution { /* * @param nums: a list of integers * @return: A integer indicate the sum of minimum subarray */ public int minSubArray(List<Integer> nums) { // write your code here if (nums == null)
