""" 给定一个整数数组 nums ，找到一个具有最大和的连续子数组（子数组最少包含一个元素），返回其最大和。 示例: 输入: [-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4], 输出: 6 解释: 连续子数组 [4,-1,2,1] 的和最大，为 6。 来源：力扣（LeetCode） 链接：https://leetcode-cn.com/problems/maximum-subarray 著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权，非商业转载请注明出处。 """ """ author:jiyanjiao date :2019-10-22 """ class Solution: max_index = 0 # 子数组和最大的索引 max_sum = 0 # 子数组和的最大值 sum_list = [] # 子数组和的列表 sub_list = [] # 最大和的子数组列表 def maxSubArray(self, nums_list, le) -> int: """ :param nums_list: 传入的数组 :param le: 期望的子数组的长度 :return: 子数组和最大值，最大和的子数组的列表 """ if le > len(nums_list): raise Exception('子数组长度大于父数组长度') elif le < 1 or len(nums_list) == 0: raise Exception("父数组不能为空，或者，子数组至少包含一个元素") elif le == len(nums_list): raise Exception("仅有一组数不符合规则") # 求指定长度子数组的和 for i in range(len(nums_list)-1): s_sum = 0 for j in range(i, i+le): # 子数组顺序的组合情况，去掉最后一组不够长度的子数组 if len(nums_list) % le == 0: s_sum += nums_list[j] else: s_sum += nums_list[j-1] i += 1 self.sum_list.append(s_sum) # 求子数组和的最大值，和最大值索引 for i in range(len(self.sum_list)-1): for j in range(i+1, len(self.sum_list)): if len(nums_list) % le == 0: if self.sum_list[i] > self.sum_list[j]: self.max_sum = self.sum_list[i] self.max_index = i else: self.max_sum = self.sum_list[j] self.max_index = j else: if self.sum_list[i] > self.sum_list[j]: self.max_sum = self.sum_list[i] self.max_index = i else: self.max_sum = self.sum_list[j] self.max_index = j-1 # 根据子数组和的最大值索引算出子数组在符数组中索引 for i in range(self.max_index-1, self.max_index+le): self.sub_list.append(nums_list[i]) print("传入的数组是{}，{}个长度的连续子数组最大和为{}，最大和的数组为{}".format(nums_list, le, self.max_sum, self.sub_list)) # 求数组中的值的和 本次未用到 def sumArray(self, num_list): sum = 0 for i in range(len(num_list)): sum += num_list[i] return sum # Your MedianFinder object will be instantiated and called as such: if __name__ == '__main__': pass # obj = MedianFinder() # obj.addNum(1) # obj.addNum(2) # obj.addNum(4) # obj.addNum(3) # obj.addNum(5) # param_2 = obj.findMedian() s = Solution() # s.maxSubArray([1,2,3,4,5,6]) s.maxSubArray([-1,2,1,0,0],3)
注： 这是小编自行整理，仅仅是实现了功能，不设计算法，正确的解法如下：有待研究~~
''' 1. 暴力求解 基本思路就是遍历一遍，用两个变量，一个记录最大的和，一个记录当前的和。时空复杂度貌似还不错......（时间复杂度 O(n)O(n)，空间复杂度 O(l)O(l)） ''' class Solution: def maxSubArray(self, nums: List[int]) -> int: tmp = nums[0] max_ = tmp n = len(nums) for i in range(1,n): # 当当前序列加上此时的元素的值大于tmp的值，说明最大序列和可能出现在后续序列中，记录此时的最大值 if tmp + nums[i]>nums[i]: max_ = max(max_, tmp+nums[i]) tmp = tmp + nums[i] else: #当tmp(当前和)小于下一个元素时，当前最长序列到此为止。以该元素为起点继续找最大子序列, # 并记录此时的最大值 max_ = max(max_, tmp, tmp+nums[i], nums[i]) tmp = nums[i] return max_ ''' 作者：pandawakaka 链接：https://leetcode-cn.com/problems/maximum-subarray/solution/bao-li-qiu-jie-by-pandawakaka/ 来源：力扣（LeetCode） 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 '''