算法—动态规划求最大子序列和
题目:给定一个整数数组 nums
,找到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。
思路和算法
假设 nums
数组的长度是 n
,下标从 0
到 n-1
。
我们用 f(i)
代表以第 i 个数结尾的「连续子数组的最大和」,那么很显然我们要求的答案就是:
$$
\max_{0 \leq i \leq n-1} { f(i) }
$$
因此我们只需要求出每个位置的 f(i)
,然后返回 f
数组中的最大值即可。那么我们如何求 f(i)
呢?我们可以考虑 nums[i]
单独成为一段还是加入 f(i-1)
对应的那一段,这取决于 nums[i]
和 f(i-1)+nums[i]
的大小,我们希望获得一个比较大的,于是可以写出这样的动态规划转移方程:
$$
f(i) = \max { f(i-1) + \textit{nums}[i], \textit{nums}[i] }
$$
不难给出一个时间复杂度 O(n)
、空间复杂度 O(n)
的实现,即用一个 f
数组来保存 f(i)
的值,用一个循环求出所有 f(i)
。考虑到 f(i)
只和 f(i-1)
相关,于是我们可以只用一个变量 pre
来维护对于当前 f(i)
的 f(i−1)
的值是多少,从而让空间复杂度降低到 O(1),这有点类似「滚动数组」的思想。
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