【算法|动态规划No.11】leetcode53. 最大子数组和

2023-10-04 19:36

本文主要是介绍【算法|动态规划No.11】leetcode53. 最大子数组和,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

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目录

  • 1️⃣题目描述
  • 2️⃣题目解析
  • 3️⃣解题代码
    • 解题代码1:
    • 解题代码2:

1️⃣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

注意:

  • 1 <= nums.length <= 10^5
  • -10^4 <= nums[i] <= 10^4

2️⃣题目解析

状态表示:

  • dp[i]表示以i位置元素为结尾的所有子数组中的最大和

状态转移方程(分两种情况,以dp[i]的正负为判断条件):

  • 如果dp[i-1] > 0dp[i] = dp[i-1] + nums[i]
  • 否则:dp[i] = nums[i]

3️⃣解题代码

解题代码1:

class Solution {
public:int maxSubArray(vector<int>& nums) {int n = nums.size();vector<int> dp(n);dp[0] = nums[0];int max = dp[0];for(int i = 1;i < n;i++){if(dp[i-1] > 0){dp[i] = dp[i-1] + nums[i];}else{dp[i] = nums[i];}if(dp[i] > max) max = dp[i];}return max;}
};

最后就是通过啦!!!
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解题代码2:

class Solution {
public:int maxSubArray(vector<int>& nums) {int n = nums.size();vector<int> dp(n+1);int ret = dp[1] = nums[0];for(int i = 2;i <= n;i++){dp[i] = max((dp[i-1]+nums[i-1]),nums[i-1]);ret = max(ret,dp[i]);}return ret;}
};

最后同样通过!!!
在这里插入图片描述

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