• (LeetCode 53)Maximum Subarray


    Find the contiguous subarray within an array (containing at least one number) which has the largest sum.

    For example, given the array [−2,1,−3,4,−1,2,1,−5,4],
    the contiguous subarray [4,−1,2,1] has the largest sum = 6.

    题目:

    最大子数组和

    思路:

    1、暴力枚举

    起点:i=0,...,n-1;终点:j=i,....,n-1;依次求[i,j]区间的和,时间复杂度O(n^3)

    2、优化枚举

    起点:i=0,...,n-1;终点:j=i,....,n-1;累计求[i,j]区间的和,时间复杂度O(n^2)

    3、分治算法

    分:两个等长的子数组,分别求解,复杂度O(nlogn)

    合:求包含中间点的最大子数组之和,复杂度O(n)

    时间复杂度:O(nlogn)

    4、动态规划

    假设dp[i]表示以a[i]结尾的最大子数组和,那么

    状态转移方程:

    dp[i]=max(dp[i-1]+a[i],a[i])

    • 包含a[0,i-1]:dp[i-1]+a[i]
    • 不包含a[0,i-1]:a[i]

    初始值:

    dp[0]=a[0]

    复杂度:

    时间复杂度:O(n),空间复杂度:O(n)

    空间优化:

    dp[i]只与dp[i-1]有关,因此状态转移方程优化为:

    best=max(best+a[i],a[i])

    其实这里的动态规划实现的是一种简单的逻辑,即前面的数组和大于0,则加上,小于或等于0,则放弃。

    if(cur>0)
      cur+=A[i];
    else
      cur=A[i];

    5、前缀数组和

    定义:sum[i]=a[0]+a[1]+...+a[i]

    sum(A[i....j])=sum[j]-sum[i-1]

    对于数组A,以A[i]结尾的最大子数组和为sum[i]-min(sum(k)),k=0...i-1,因此需保存每一步计算中的最小sum值。

    依次计算以A[i]结尾的最大子数组和,然后保留其最大值即可,详见代码。

    代码:

    只实现分治、动态规划以及前缀和三种思路

    1、分治

    class Solution {
    public:
        int maxSubArray(int A[], int n) {
          if(n==1)
            return A[0];
            
          int mid=n/2;
          int left=maxSubArray(A,mid);
          int right=maxSubArray(A+mid,n-mid);
          int ans=max(left,right);
          
          int cur=A[mid-1];
          int tmp=cur;
          for(int i=mid-2;i>=0;i--){
            cur+=A[i];
            if(cur>tmp)
                tmp=cur;
          }
          cur=tmp;
          for(int i=mid;i<n;i++){
             cur+=A[i];
             if(cur>tmp)
                tmp=cur;
          } 
          
          return max(ans,tmp);
          
        }
    };

    2、动态规划

    class Solution {
    public:
        int maxSubArray(int A[], int n) {
            int cur=A[0];
            int max=A[0];
            for(int i=1;i<n;i++){
                if(cur>0)
                    cur+=A[i];
                else
                    cur=A[i];
                if(cur>max)
                    max=cur;
            }
            return max;
        }
    };
    
    class Solution {
    public:
        int maxSubArray(int A[], int n) {
            int endhere=A[0];
            int ans=A[0];
            
            for(int i=1;i<n;i++){
                endhere=max(endhere+A[i],A[i]);
                ans=max(ans,endhere);
            }
            
            return ans;
        }
    };

    3、前缀数组和

    class Solution {
    public:
        int maxSubArray(int A[], int n) {
          int sum=A[0];
          int minSum=min(0,sum);
          int ans=A[0];
          
          for(int i=1;i<n;i++){
              sum+=A[i];
              ans=max(ans,sum-minSum);
              minSum=min(minSum,sum);
          }
          
          return ans;
        }
    };
    

      

  • 相关阅读:
    new对象数组时的内存布局
    写程序取自己进程的AEP
    类虚函数表原理实现分析(当我们将虚表地址[n]中的函数替换,那么虚函数的实现就由我们来控制了)
    测试 __try, __finally, __except(被__finally捕获的异常, 还会被上一级的__except捕获。反之不行)
    围观M$的new
    将258.369 double值转为内存表示(科学计数法)
    Broadcast Reveiver作用
    DEBUG模式下, 内存中的变量地址分析
    不包含SDK头文件, 补全API定义
    俄罗斯方块SDK版
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/AndyJee/p/4602252.html
Copyright © 2020-2023  润新知