剑指offer——连续子数组的最大和
2016-07-28 13:39
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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,-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?解法一:举例分析数组规律
思路:
这实际上是一个逐步比较的过程,假设累加进行到某一步,继续累加下一个数的时候发现和变小了,就应该重新计算当前累加的和,这实际上就是一个重新赋值的过程。如果累加之后发现变大了,这当然是我们想要的,自然就继续累加了。累加之后再判断是否大于原来的最大值,如果不是的话,就重新赋值最大值为当前累加的和(因为它更大)。代码实现:
public class Solution { public int FindGreatestSumOfSubArray(int[] array) { if(array == null || array.length == 0) return 0; int curNSum = 0; int maxSum = 0x80000000; for (int i = 0; i < array.length; i++) { if(curNSum <= 0){ curNSum = array[i]; }else{ curNSum += array[i]; } if(curNSum > maxSum) maxSum = curNSum; } return maxSum; } }
解法二:应用动态规划
思路:
代码实现:
public class Solution { public int FindGreatestSumOfSubArray(int[] array) { if(array == null||array.length ==0) return 0; int maxSum = array[0]; //记录最大值 int curSum = array[0]; //当前总和 for(int i =1;i<array.length;i++){ if(curSum<0) curSum = 0; curSum += array[i]; maxSum = Math.max(curSum,maxSum); } return maxSum; } }
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