数据结构与算法分析笔记与总结(java实现)--数组5:连续子数组的最大和
2017-02-15 16:42
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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?(子向量的长度至少是1)
思路:如何找出最大子序列
方法1:根据题目的特性来找解决方法,特殊的,对于全为非正的数组,最大子序列不能是0,而是其中的最大的元素,所以先遍历一遍数组找出最大值maxNum,如果maxNum<=0则直接返回这个manNum作为最大值;如果最大值为正数,那么必定存在某个连续的子序列和最大,此时设置两个变量,sumMax用来记录当前最大子序列的和,temp用来记录当前连续几个元素的和,通过temp的情况开判断是否要把这部分的元素加到最大子序列上面去,如果temp>sumMax,说明当前的元素加上去有益于sum,因此要将sumMax更新为temp;如果temp<0,说明当前元素以及前面的几个元素的序列和是负数,如果加到连续子序列上面只会使得和减小,因此应该抛弃前面的子序列,而从后面的元素开始重新查找最大子序列,此时将sumMax,temp恢复成为0,因为已经排除了全为负数的情况,因此必然至少有一个正数,即0一定会被正数所覆盖,因此可以将sumMax,temp恢复成为0,即这里需要提前已经排除了数组全部为非整数的情况。
//给定一个数组,有正有负,求出其中连续的一个子数组,使得他的和最大,返回最大值{1,-2,3,10,-4,7,2,-5}
public class Solution {
public intFindGreatestSumOfSubArray(int[] array) {
//特殊的输入
if(array==null||array.length<=0)return 0;
intmaxNum=array[0];
//如果全为负数或0则返回最大值
for(inti=1;i<array.length;i++){
if(array[i]>maxNum){
maxNum=array[i];
}
}
//表明全部元素都为负数或者0,直接用此最大值作为最大子序列和
if(maxNum<=0) return maxNum;
//一边遍历一边记录最大子数组的和
//记录当前的最大值
int sumMax=0;
//记录临时的连续数组和
int temp=0;
for(inti=0;i<array.length;i++){
temp+=array[i];
if(temp>sumMax){
sumMax=temp;
}elseif(temp<0){
//表示此前的所有数没有加上去的必要,从之后的数开始重新计算
sumMax=0;
temp=0;
}
}
return sumMax;
}
}
方法2:剑指offer,应用动态规划法
思路:如何找出最大子序列
方法1:根据题目的特性来找解决方法,特殊的,对于全为非正的数组,最大子序列不能是0,而是其中的最大的元素,所以先遍历一遍数组找出最大值maxNum,如果maxNum<=0则直接返回这个manNum作为最大值;如果最大值为正数,那么必定存在某个连续的子序列和最大,此时设置两个变量,sumMax用来记录当前最大子序列的和,temp用来记录当前连续几个元素的和,通过temp的情况开判断是否要把这部分的元素加到最大子序列上面去,如果temp>sumMax,说明当前的元素加上去有益于sum,因此要将sumMax更新为temp;如果temp<0,说明当前元素以及前面的几个元素的序列和是负数,如果加到连续子序列上面只会使得和减小,因此应该抛弃前面的子序列,而从后面的元素开始重新查找最大子序列,此时将sumMax,temp恢复成为0,因为已经排除了全为负数的情况,因此必然至少有一个正数,即0一定会被正数所覆盖,因此可以将sumMax,temp恢复成为0,即这里需要提前已经排除了数组全部为非整数的情况。
//给定一个数组,有正有负,求出其中连续的一个子数组,使得他的和最大,返回最大值{1,-2,3,10,-4,7,2,-5}
public class Solution {
public intFindGreatestSumOfSubArray(int[] array) {
//特殊的输入
if(array==null||array.length<=0)return 0;
intmaxNum=array[0];
//如果全为负数或0则返回最大值
for(inti=1;i<array.length;i++){
if(array[i]>maxNum){
maxNum=array[i];
}
}
//表明全部元素都为负数或者0,直接用此最大值作为最大子序列和
if(maxNum<=0) return maxNum;
//一边遍历一边记录最大子数组的和
//记录当前的最大值
int sumMax=0;
//记录临时的连续数组和
int temp=0;
for(inti=0;i<array.length;i++){
temp+=array[i];
if(temp>sumMax){
sumMax=temp;
}elseif(temp<0){
//表示此前的所有数没有加上去的必要,从之后的数开始重新计算
sumMax=0;
temp=0;
}
}
return sumMax;
}
}
方法2:剑指offer,应用动态规划法
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