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最大连续子数组和

时间:2014-12-08 12:31:30      阅读:197      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:最大连续子数组和   搜索   前顾后盼法   时间复杂度   遍历   

    最大连续子数组和

1. 题目描述


输入一个整形数组,数组里有正数也有负数。数组中连续的一个或多个整数组成一个子数组,每个子数组都有一个和。 求所有子数组的和的最大值,要求时间复杂度为O(n)。

例如输入的数组为1, -2, 3, 10, -4, 7, 2, -5,和最大的子数组为3, 10, -4, 7, 2, 因此输出为该子数组的和18。


2. 解法一:三层搜索


    这个解法使用了3层搜索,时间复杂度为O(n^3)。

第一层搜索:i遍历数组中所有数,作为子数组的起始点;

第二层搜索:j遍历i到数组最后一个数,作为子数组的终止点;

第三层搜索:k遍历i到j,求得当前子数组和curSum,与maxSum比较;


我们再用下图来展示上层搜索过程:

bubuko.com,布布扣


#include<iostream>
using namespace std; 

int MaxSubSum(int *a, int num)
{
	int curSum=0; 
	int maxSum=a[0]; 
	for(int i=0; i<num; i++)
	{
		for(int j=i; j<num; j++)
		{
			for(int k=i; k<=j; k++)
			{
				curSum+=a[k]; 
			}
			if(curSum>maxSum)
				maxSum=curSum; 

			curSum=0; 
		}
	}
	return maxSum; 
}

int main()
{
	int a[8]={1, -2, 3, 10, -4, 7, 2, -5}; 
	int num=8; 
	int maxSum=MaxSubSum(a, num); 

	cout<<maxSum<<endl; 

	return 0; 
}


3. 解法二:前顾后盼法


    其实我们是需要遍历一次即可,在遍历的这一次中,我们可以同时完成curSum和maxSum的工作。思路如下:
https://github.com/julycoding/The-Art-Of-Programming-By-July/blob/master/ebook/zh/02.04.md

对第j+1个元素有两种选择:要么放入前面找到的子数组,要么做为新子数组的第一个元素;
如果currSum加上当前元素a[j]后不小于a[j],则令currSum加上a[j],否则currSum重新赋值,置为下一个元素,即currSum = a[j]。
同时,当currSum > maxSum,则更新maxSum = currSum,否则保持原值,不更新。


代码如下:
#include<iostream>
using namespace std; 

int MaxSubSum(int *a, int num)
{
	int curSum=0; 
	int maxSum=a[0]; 
	for(int i=0; i<num; i++)
	{
		curSum=(curSum+a[i]>a[i]) ? curSum+a[i] : a[i]; 
		maxSum=maxSum>curSum ? maxSum : curSum; 
	}
	return maxSum; 
}

int main()
{
	int a[8]={1, -2, 3, 10, -4, 7, 2, -5}; 
	int num=8; 
	int maxSum=MaxSubSum(a, num); 

	cout<<maxSum<<endl; 

	return 0; 
}





最大连续子数组和

标签:最大连续子数组和   搜索   前顾后盼法   时间复杂度   遍历   

原文地址:http://blog.csdn.net/puqutogether/article/details/41800387

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