• leetcode——53.最大子序和


    class Solution:
        def maxSubArray(self, nums) -> int:#分治法
            if len(nums)<2:
                return nums[0]             #边界条件
            l_nums=nums[:len(nums)//2]   #左边序列
            r_nums=nums[len(nums)//2:]  #右边序列
            l_maxSubArray=self.maxSubArray(l_nums)#递归求解左边序列
            r_maxSubArray=self.maxSubArray(r_nums)#递归求解左边序列
            #跨界
            temp=0
            max_l=nums[len(nums)//2-1]
            for i in range(len(nums)//2-1,-1,-1):
                temp+=nums[i]
                max_l=max(temp,max_l)
            max_r=nums[len(nums)//2]
            temp=0
            for i in range(len(nums)//2,len(nums)):
                temp+=nums[i]
                max_r=max(temp,max_r)
            #返回三者中的最大值
            return max(l_maxSubArray,r_maxSubArray,max_l+max_r)
            

    分治算法,看了别人的才做出来。

    执行用时 :172 ms, 在所有 Python3 提交中击败了10.63%的用户
    内存消耗 :14.9 MB, 在所有 Python3 提交中击败了5.04%的用户
     
    效果却不怎么好。。。
    但是人家聪明的人只需要两三行就写出来了:
    class Solution:
        def maxSubArray(self, nums) -> int:
            for i in range(1 ,len(nums)):
                submaxnum =max(nums[i]+nums[i-1],nums[i])
                nums[i] =submaxnum
                print(nums)
            return max(nums)

    我好蠢。。。。

                                                                        ——2019.9.29

    我的前方是万里征途,星辰大海!!
  • 相关阅读:
    iOS中图片与视频一次性多选
    UIImagePickerController Class
    1月16日
    10月20日
    1月14日
    1月13日
    1月12日
    1月11日
    课程评价与建议
    加分总结
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/taoyuxin/p/11606483.html
Copyright © 2020-2023  润新知