（LeetCode-Hot100）53. 最大子数组和

问题简介

题目描述

给你一个整数数组 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。

子数组 是数组中的一个连续部分。

📌 示例说明

示例 1：

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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。

示例 2：

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输入：nums = [1]
输出：1

示例 3：

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输入：nums = [5,4,-1,7,8]
输出：23

💡 解题思路

方法一：动态规划（Kadane 算法）✅（推荐）

这是解决最大子数组和问题最经典、最高效的方法。

思路步骤：

定义状态 ：设 dp[i] 表示以 nums[i] 结尾的最大子数组和。
状态转移方程 ：
- 如果 dp[i-1] > 0，那么 dp[i] = dp[i-1] + nums[i]（加上前面的正收益）
- 否则 dp[i] = nums[i]（从当前重新开始）
- 可简化为：dp[i] = max(nums[i], dp[i-1] + nums[i])
初始化 ：dp[0] = nums[0]
结果：所有 dp[i] 中的最大值

实际上我们不需要保存整个 dp 数组，只需维护一个变量记录当前最大子数组和即可，空间复杂度可优化到 O(1)。

方法二：分治法（了解即可）

将数组分为左右两半，最大子数组和可能出现在：

左半部分
右半部分
跨越中点的部分

递归求解左右部分，再计算跨越中点的最大和，取三者最大值。

时间复杂度 O(n log n)，不如 Kadane 算法高效，但有助于理解分治思想。

方法三：暴力枚举（❌ 不推荐）

双重循环枚举所有子数组，计算和并更新最大值。

时间复杂度 O(n²)，在 LeetCode 上会超时。

💻 代码实现

java 复制代码

// Java 实现 - 动态规划（Kadane 算法）
class Solution {
    public int maxSubArray(int[] nums) {
        int maxSum = nums[0];      // 全局最大和
        int currentSum = nums[0];  // 当前子数组和
        
        for (int i = 1; i < nums.length; i++) {
            // 决定是继续累加还是从当前元素重新开始
            currentSum = Math.max(nums[i], currentSum + nums[i]);
            // 更新全局最大值
            maxSum = Math.max(maxSum, currentSum);
        }
        
        return maxSum;
    }
}

go 复制代码

// Go 实现 - 动态规划（Kadane 算法）
func maxSubArray(nums []int) int {
    maxSum := nums[0]      // 全局最大和
    currentSum := nums[0]  // 当前子数组和

    for i := 1; i < len(nums); i++ {
        // 决定是继续累加还是从当前元素重新开始
        if currentSum+nums[i] > nums[i] {
            currentSum += nums[i]
        } else {
            currentSum = nums[i]
        }
        // 更新全局最大值
        if currentSum > maxSum {
            maxSum = currentSum
        }
    }

    return maxSum
}

🧪 示例演示

以 nums = [-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4] 为例：

i	nums[i]	currentSum（当前子数组和）	maxSum（全局最大）
0	-2	-2	-2
1	1	1	1
2	-3	-2	1
3	4	4	4
4	-1	3	4
5	2	5	5
6	1	6	6
7	-5	1	6
8	4	5	6

✅ 最终返回 6，对应子数组 [4, -1, 2, 1]

✅ 答案有效性证明

数学归纳法简要证明 Kadane 算法正确性：

基础情况：当数组只有一个元素时，算法返回该元素，显然正确。
归纳假设 ：假设对于前 k 个元素，currentSum 正确表示以第 k 个元素结尾的最大子数组和。
归纳步骤 ：考虑第 k+1 个元素：
- 若 currentSum > 0，加上 nums[k+1] 一定比单独 nums[k+1] 更优；
- 若 currentSum ≤ 0，则从 nums[k+1] 重新开始更优。
- 因此 currentSum = max(nums[k+1], currentSum + nums[k+1]) 正确。

同时，maxSum 始终记录历史最大值，故最终结果正确。

📊 复杂度分析

方法	时间复杂度	空间复杂度	是否最优
动态规划（Kadane）	O(n)	O(1)	✅ 是
分治法	O(n log n)	O(log n)	❌ 否
暴力枚举	O(n²)	O(1)	❌ 否

✅ Kadane 算法是最优解：线性时间，常数空间。

📌 问题总结

核心思想：贪心 + 动态规划。只要当前累计和为正，就值得保留；否则果断舍弃，从新位置开始。
关键洞察：最大子数组和一定是以某个位置结尾的子数组中的最大值。
应用场景：股票最大收益（一次交易）、信号处理中的峰值检测等。
扩展思考 ：
- 如果要求返回子数组的起止索引？→ 可额外记录起始位置。
- 如果数组全为负数？→ 算法仍有效，返回最大负数。
- 环形数组最大子数组和？→ LeetCode 918，需结合总和与最小子数组和。

💡 记住 Kadane 算法模板 ：
current = max(nums[i], current + nums[i])
global_max = max(global_max, current)

github地址: https://github.com/swf2020/LeetCode-Hot100-Solutions