剑指offer 连续子数组的最大和
2016-03-30 13:40
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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,-3,-2,7,-15,1,2,2},连续子向量的最大和为8(从第0个开始,到第3个为止)。你会不会被他忽悠住? 一. 动态规划 设sum[i]为以第i个元素结尾且和最大的连续子数组。假设对于元素i,所有以它前面的元素结尾的子数组的长度都已经求得,那么以第i个元素结尾且和最大的连续子数组实际上,要么是以第i-1个元素结尾且和最大的连续子数组加上这个元素,要么是只包含第i个元素,即sum[i] = max(sum[i-1] + a[i], a[i])。可以通过判断sum[i-1] + a[i]是否大于a[i]来做选择,而这实际上等价于判断sum[i-1]是否大于0。由于每次运算只需要前一次的结果,因此并不需要像普通的动态规划那样保留之前所有的计算结果,只需要保留上一次的即可,因此算法的时间和空间复杂度都很小。 二 遍历法 这里采用遍历整个数组对每个元素进行累加 遇到负数则保留以前的结果,遇到元素比累加值大则需要抛弃之前的数组。 代码实现如下: class Solution { public: int FindGreatestSumOfSubArray(vector<int> array) { int len=array.size(); if(len==0) return 0; int result = array[0]; int tmp = array[0]; for (int i = 1; i < len; ++i) { if (array[i]>0) { result += array[i]; tmp = result; } else { result += array[i]; } if (result<array[i]) { result = array[i]; } if (result > tmp) tmp = result; } return tmp; } };
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