4.1最大子数组和(贪心算法、动态规划)

一,贪心算法

本质:选择每一阶段的局部最优从而达到全局最优。

对于本题来说,当每一阶段的和都取大于0,那么总体的和最大。所以我们可以用一个变量cnt来累加和,当加上nums[i]后cnt小于0时,就将前面的子数列抛弃,cnt清零,从i+1开始继续更新cnt。

还有一些细节问题:比如cnt是用来记所有和的,那么cnt的最大值需要再用一个变量sum来得到;并且如果序列都为负数,那么结果就会等于0(因为cnt会等于0,而负数都小于0);所以我们定义的sum要初始化为最小负数

复制代码
Integer.MIN_VALUE

分析完毕,主要代码如下:

java 复制代码
class Solution {
    public int maxSubArray(int[] nums) {
        int sum = Integer.MIN_VALUE;
        int cnt = 0;
        for(int i =0; i<nums.length;i++){
            cnt = cnt + nums[i];
            if(cnt < 0){
                cnt = 0;
                sum = Math.max(sum,nums[i]);
            }else{
                sum = Math.max(sum,cnt);
            }
        }
        return sum;
    }
}

二、动态规划

介绍:Dynamic Programming,简称DP,如果某一问题有很多重叠子问题,使用动态规划是最有效的。动态规划中每一个状态一定是由上一个状态推导出来的,这一点就区分于贪心,贪心没有状态推导,而是从局部直接选最优的。

动态规划的解题五步论:

  1. 确定dp数组(dp table)以及下标的含义
  2. 确定递推公式
  3. dp数组如何初始化
  4. 确定遍历顺序
  5. 举例推导dp数组

所以对于本题来说:步骤如下:

1.dp[i]为最大连续子序和,i表示该子序和截至到nums[i]

2.递推公式为 dp[i] = max(dp[i-1] + nums[i],nums[i]);

3.初始化:dp[0] = nums[0];

4.确定遍历顺序:从前往后遍历;

代码如下:

java 复制代码
public static int maxSubArray(int[] nums) {
    int[] dp = new int[nums.length];
    dp[0] = nums[0];
    int max = dp[0];
    for(int i=1 ; i<nums.length;i++){
        dp[i]=Math.max(dp[i-1]+nums[i],nums[i]);
        max = Math.max(max,dp[i]);
       }
    return max;
    }

以上来自于代码随想录

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