最大子序和(maximum-subarray)——动态规划和贪心双解法
最大子序和(maximum-subarray)
题目
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。
进阶:
如果你已经实现复杂度为 O(n) 的解法，尝试使用更为精妙的分治法求解。
思路与代码
贪心(java)
前面的和大于0就加上当前元素，否则，重置为当前元素的值。
class Solution {
public int maxSubArray(int[] nums) {
int res = nums[0];
int sum = 0;
for (int num : nums) {
if (sum > 0)
sum += num;
else
sum = num;
res = Math.max(res, sum);
}
return res;
}
}
注意，题目要求返回的是和。还有，数组是不应该被重新排序。
动态规划(c++ )
若前一个元素大于0，则将其加到当前元素上。
class Solution {
public:
int maxSubArray(vector<int>& nums) {
std::vector<int> dp(nums.size(),0);
dp[0] = nums[0];
int max_res = dp[0];
for(int i = 1;i<nums.size();i++){
dp[i] = std::max(dp[i-1]+nums[i],nums[i]);
if(max_res<dp[i]){
max_res = dp[i];
}
}
return max_res;
}
};