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   -> 数据结构与算法 -> LeetCode最大子数组和 -> 正文阅读

[数据结构与算法]LeetCode最大子数组和

53. 最大子数组和

给你一个整数数组?nums?,请你找出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。

子数组?是数组中的一个连续部分。

示例 1

输入:nums = [-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

示例 2

输入:nums = [1]

输出:1

示例 3

输入:nums = [5,4,-1,7,8]

输出:23

思路:

? 开门见山:这里要用到动态规划

? 一般涉及到“子数组”这种问题的,大多用动态规划,见过一次就知道啦。

? 定义一个数组dp[],dp[i]表示在以i位置结尾的子数组的最大值。注意这里又是定义成了以i结尾的什么什么,这也是动态规划数组非常常见的定义形式:关键点是以XX结尾。

? 直接上状态转移方程:dp[i]=max(dp[i-1]+nums[i],nums[i])

? 如对于nums = [5,4,-1,7,8]来说,dp[0]只能是num[0]dp[1]要么是dp[0]+num[1]要么是num[1]dp[2]要么就直接是num[2]自己,要么就是num[2]+dp[1]。其实原理就是:求dp[i]时,如果dp[i-1]>0,则它们就可以连起来以达到使dp[i]最大。

? 那么最终,dp数组中的最大值,就是整个数组中具有最大和的连续子数组的和。

代码:

class Solution(object):

??? def maxSubArray(self, nums):

??????? lenth = len(nums)

??????? dp = [0]*lenth

??????? dp[0]=nums[0]

??????? for i in range(1,lenth):

??????????????? dp[i]=max(dp[i-1]+nums[i],nums[i])#要么自己,要么看看前一个凑的和自己加起来

??????? return? max(dp)

小结:

? 遇到“子数组”题,我们就先往动态规划上面去想。第一次做这个题的时候想不出来很正常,我依然认为力扣有时就像脑筋急转弯,知道过思路之后,再次见到就可以“条件反射”到动态规划了。

? 总之这道题是简单而经典的动态规划题~拿来练习动态规划的不错选择。

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加:2021-12-13 13:06:58  更:2021-12-13 13:09:02 
 
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