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LeetCode-Maximum Subarray

时间:2015-08-25 16:34:50      阅读:164      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

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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.

非常一道经典的一维动态规划题。Maximum subarray problem WIKI上也有关于这道题的解答,此算法为Kadane‘s algorithm。

    public int maxSubArray(int[] nums) {
        if (nums == null || nums.length == 0) return 0;
        int maxSoFar = nums[0];
        int maxEndingHere = nums[0];
        for (int i = 1; i < nums.length; i++) {
            maxEndingHere = Math.max(nums[i], maxEndingHere+nums[i]);
            maxSoFar = Math.max(maxSoFar, maxEndingHere);
        }
        return maxSoFar;
    }

解法非常直观,maxEndingHere是指以sum(0, i),即起点为o,终点为i这一段的最大值。而此时对于第i个元素有两个选择,要么加入之前的和之中,即maxEndingHere+nums[i],否则不用之前的和。取最大值即可。公式表示为:

sum[i] = max(nums[i], sum[i-1] + nums[i+1])
result = max(result, sum[i])

显然nums[i]与nums[i]+sum[i-1]孰大孰小,完全取决于sum[i-1]的正负,所以代码也可以这样写:

    public int maxSubArray(int[] A) {
        if (A == null || A.length == 0) {
    		return 0;
    	}
    	int max = A[0];
    	int curSum = A[0];
    	for (int i = 1; i < A.length; i++) {
    		if (curSum < 0) {
    			curSum = A[i];
    		} else {
    			curSum += A[i];
    		}
    		if (max < curSum) {
    			max = curSum;
    		}
    	}
    	return max;
    }     

这个算法还是比较经典的,好多算法也用到了这个特性,比如,maxEndingHere或者maxBeginingHere。

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。

LeetCode-Maximum Subarray

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原文地址:http://blog.csdn.net/my_jobs/article/details/47978137

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