LeetCode 热题 100 53. 最大子数组和

LeetCode 热题 100 | 53. 最大子数组和

大家好，今天我们来解决一道经典的算法题------最大子数组和。这道题在 LeetCode 上被标记为中等难度，要求我们找出一个具有最大和的连续子数组，并返回其最大和。下面我将详细讲解解题思路，并附上 Python 代码实现。

题目描述

给定一个整数数组 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。

示例：

plaintext 复制代码

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。

解题思路

这道题的核心是找到一个连续子数组，使得其和最大。我们可以使用 动态规划 或 分治法 来解决这个问题。

核心思想

动态规划：
- 定义 dp[i] 表示以 nums[i] 结尾的子数组的最大和。
- 状态转移方程：
  dp[i] = max(dp[i-1] + nums[i], nums[i])
- 最终结果是 dp 数组中的最大值。
分治法：
- 将数组分成左右两部分，分别求解左右部分的最大子数组和。
- 求解跨越中间的最大子数组和。
- 返回左部分、右部分和跨越中间的最大值。

代码实现

方法 1：动态规划

python 复制代码

def maxSubArray(nums):
    """
    :type nums: List[int]
    :rtype: int
    """
    n = len(nums)
    dp = [0] * n
    dp[0] = nums[0]  # 初始化 dp[0]
    max_sum = dp[0]  # 初始化最大和
    
    for i in range(1, n):
        dp[i] = max(dp[i-1] + nums[i], nums[i])  # 状态转移
        max_sum = max(max_sum, dp[i])  # 更新最大和
    
    return max_sum

方法 2：分治法

python 复制代码

def maxSubArray(nums):
    """
    :type nums: List[int]
    :rtype: int
    """
    def divide_and_conquer(left, right):
        if left == right:
            return nums[left]
        
        mid = (left + right) // 2
        # 分别求解左右部分的最大子数组和
        left_max = divide_and_conquer(left, mid)
        right_max = divide_and_conquer(mid + 1, right)
        
        # 求解跨越中间的最大子数组和
        left_sum = nums[mid]
        right_sum = nums[mid + 1]
        temp = left_sum
        for i in range(mid - 1, left - 1, -1):
            temp += nums[i]
            left_sum = max(left_sum, temp)
        temp = right_sum
        for i in range(mid + 2, right + 1):
            temp += nums[i]
            right_sum = max(right_sum, temp)
        cross_max = left_sum + right_sum
        
        # 返回左部分、右部分和跨越中间的最大值
        return max(left_max, right_max, cross_max)
    
    return divide_and_conquer(0, len(nums) - 1)

代码解析

动态规划

初始化：
- dp[0] 表示以 nums[0] 结尾的子数组的最大和，初始化为 nums[0]。
- max_sum 初始化为 dp[0]。
状态转移：
- 对于每个 i，计算 dp[i]，表示以 nums[i] 结尾的子数组的最大和。
- 如果 dp[i-1] + nums[i] 比 nums[i] 大，则继续扩展子数组；否则，从 nums[i] 重新开始。
更新最大和：
- 每次计算 dp[i] 后，更新 max_sum。
返回结果：
- 返回 max_sum。

分治法

递归终止条件：
- 如果 left == right，返回 nums[left]。
递归求解左右部分：
- 分别递归求解左部分和右部分的最大子数组和。
求解跨越中间的最大子数组和：
- 从中间向左右扩展，求解跨越中间的最大子数组和。
返回最大值：
- 返回左部分、右部分和跨越中间的最大值。

复杂度分析

时间复杂度：
- 动态规划：O(n)，其中 n 是数组的长度。我们只需要遍历数组一次。
- 分治法：O(n log n)，每次递归将数组分成两部分，递归深度为 log n，每层需要 O(n) 的时间求解跨越中间的最大子数组和。
空间复杂度：
- 动态规划：O(n)，需要额外的 dp 数组。
- 分治法：O(log n)，递归调用栈的深度为 log n。

示例运行

示例 1

python 复制代码

# 输入：nums = [-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4]
nums = [-2, 1, -3, 4, -1, 2, 1, -5, 4]
print(maxSubArray(nums))  # 输出: 6

示例 2

python 复制代码

# 输入：nums = [1]
nums = [1]
print(maxSubArray(nums))  # 输出: 1

示例 3

python 复制代码

# 输入：nums = [5,4,-1,7,8]
nums = [5, 4, -1, 7, 8]
print(maxSubArray(nums))  # 输出: 23

总结

通过动态规划或分治法，我们可以高效地找到最大子数组和。动态规划的时间复杂度为 O(n)，是最优的解法；分治法的时间复杂度为 O(n log n)，适合理解分治思想。希望这篇题解对你有帮助！如果还有其他问题，欢迎继续提问！

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