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天涯漂泠6 / leetcode

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ylb 提交于 2021-04-21 23:12 . feat: update leetcode problems description

53. 最大子序和

English Version

题目描述

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。

 

示例 1:

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:

输入:nums = [1]
输出:1

示例 3:

输入:nums = [0]
输出:0

示例 4:

输入:nums = [-1]
输出:-1

示例 5:

输入:nums = [-100000]
输出:-100000

 

提示:

  • 1 <= nums.length <= 3 * 104
  • -105 <= nums[i] <= 105

 

进阶:如果你已经实现复杂度为 O(n) 的解法,尝试使用更为精妙的 分治法 求解。

解法

dp[i] 表示 [0..i] 中,以 nums[i] 结尾的最大子数组和,状态转移方程 dp[i] = nums[i] + max(dp[i - 1], 0)

由于 dp[i] 只与子问题 dp[i-1] 有关,故可以用一个变量 f 来表示。

Python3

class Solution:
    def maxSubArray(self, nums: List[int]) -> int:
        n = len(nums)
        res = f = nums[0]
        for i in range(1, n):
            f = nums[i] + max(f, 0)
            res = max(res, f)
        return res

Java

class Solution {
    public int maxSubArray(int[] nums) {
        int f = nums[0], res = nums[0];
        for (int i = 1, n = nums.length; i < n; ++i) {
            f = nums[i] + Math.max(f, 0);
            res = Math.max(res, f);
        }
        return res;
    }
}

C++

class Solution {
public:
    int maxSubArray(vector<int>& nums) {
        int f = nums[0], res = nums[0];
        for (int i = 1; i < nums.size(); ++i) {
            f = nums[i] + max(f, 0);
            res = max(res, f);
        }
        return res;
    }
};

JavaScript

/**
 * @param {number[]} nums
 * @return {number}
 */
var maxSubArray = function (nums) {
  let f = nums[0],
    res = nums[0];
  for (let i = 1; i < nums.length; ++i) {
    f = nums[i] + Math.max(f, 0);
    res = Math.max(res, f);
  }
  return res;
};

Go

func maxSubArray(nums []int) int {
    f, res := nums[0], nums[0]
    for i := 1; i < len(nums); i++ {
        if f > 0 {
            f += nums[i]
        } else {
            f = nums[i]
        }
        if f > res {
            res = f
        }
    }
    return res
}

...

Java
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