53. Maximum Subarray ( https://leetcode.com/problems/maximum-subarray/ )
Given an integer array nums, find the subarray
with the largest sum, and return its sum.
Example 1:
Input: nums = [-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4]
Output: 6
Explanation: The subarray [4,-1,2,1] has the largest sum 6.
Example 2:
Input: nums = [1]
Output: 1
Explanation: The subarray [1] has the largest sum 1.
Example 3:
Input: nums = [5,4,-1,7,8]
Output: 23
Explanation: The subarray [5,4,-1,7,8] has the largest sum 23.
Constraints:
1 <= nums.length <= 10^5
-10^4 <= nums[i] <= 10^4
Follow up: If you have figured out the O(n) solution, try coding another solution using the divide and conquer approach, which is more subtle.
你可以用兩個迴圈 i 代表起點,j 代表終點
求得 i~j 的總和,保留最大的總和
i~j 的總和,可以用 i~(j-1) 的總和 + j
不需要每次都重新算 i+.....+j
這樣時間複雜度約 O(n^2)
有更快的 O(n) 解法
從第一個元素一路往後逐一加總
如果最大值的序列出現在 i~nums.size()
那就表示 0~(i-1) 的總和是負數
那最大值總和就不需要加上 0~(i-1) 的和
所以當 sum < 0 的時候,就重設 sum = 0
繼續求接下來 i~nums.size() 的總和即可
如果最大值的序列不包含最後一個元素
那表示最後一個元素是負數
i~ (nums.size()-1) 的總和,會 keep 在 max 之中
i~nums.size() 的總和,不會取代成為新的 max
同樣的如果最後 n 個元素的總和是負數
i~ (nums.size()-n) 的總和,會 keep 在 max 之中
i~nums.size() 的總和,不會取代成為新的 max
依此邏輯,只需要依序加總每個元素
當 sum >max,就更新 max
當 sum <0,就設 sum=0
這樣執行一次 for 迴圈,就可以得到最大的子序列和
這邊要注意一下的是 sum 用 int 即可
因為 nums 內最大值是 10000,最多 100000 個,總和不會超過 1000000000
int 的最大值是2147483647,不會破表,所以用 int 就好
參考:
https://www.youtube.com/watch?v=cL5tRclvvCI&list=PLY_qIufNHc29OLToHki4t0Z5KIhUzdYxD&index=3
沒有留言:
張貼留言