和最大的连续子序列
2015-10-26 10:56
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Maximum Subarray Sum
2016京东校园招聘数字营销岗的笔试题
问题描述:
一个一维数组同时包含有正整数和负整数,找到数组里和最大的连续子序列
如:给定数组{-2, -5, 6, -2, -3, 1, 5, -6}, 最大和是7,{6, -2, -3, 1, 1, 5}
时间复杂度O(nlog(n))
无论这个数是正数还是负数,这要这个数加在当前的参数“sum_ending_here”参数上这个参数还是正数,那个这个数应应该在连续子序列中
如果sum_ending_here 小于0, 那么就当前子序列就不是目标子序列,将sum_ending_here 值0,重新开始找目标子序列
时间复杂度O(n)
可是此方法对最打和为正数的时候是使用的,若数组的元素全是负就不适用了,换一个角度来考虑,如果“max_ending_here”不和0比较,而是将 max_ending_here+arr[i] 与 arr[i] 进行比较,看当前的 max_ending_here 对 arr[i] 有没有贡献来判断如何更新max_ending_here的值
2016京东校园招聘数字营销岗的笔试题
问题描述:
一个一维数组同时包含有正整数和负整数,找到数组里和最大的连续子序列
如:给定数组{-2, -5, 6, -2, -3, 1, 5, -6}, 最大和是7,{6, -2, -3, 1, 1, 5}
方法1
像merge Sort 一样用递归的方法实现,具体可参考这里时间复杂度O(nlog(n))
方法2
这个方法就是方法1的核心无论这个数是正数还是负数,这要这个数加在当前的参数“sum_ending_here”参数上这个参数还是正数,那个这个数应应该在连续子序列中
如果sum_ending_here 小于0, 那么就当前子序列就不是目标子序列,将sum_ending_here 值0,重新开始找目标子序列
时间复杂度O(n)
#include <iostream> using namespace std; int maxSum1(int *arr, int n) { int maxS = arr[0]; int temp = arr[0]; for(int i = 1; i<n; ++i) { temp += arr[i]; if(temp>maxS) maxS = temp; else if(temp<0) temp = 0; } return maxS; }
可是此方法对最打和为正数的时候是使用的,若数组的元素全是负就不适用了,换一个角度来考虑,如果“max_ending_here”不和0比较,而是将 max_ending_here+arr[i] 与 arr[i] 进行比较,看当前的 max_ending_here 对 arr[i] 有没有贡献来判断如何更新max_ending_here的值
int maxSum2(int *arr, int n) { int maxS = arr[0]; int temp = arr[0]; for(int i = 1; i<n; ++i) { if(temp+arr[i]>arr[i]) temp += arr[i]; else temp = arr[i]; if(temp > maxS) maxS = temp; } return maxS; }
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