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  • LeetCode 53. 最大子数组和


    题目链接

    力扣(LeetCode)官网 - 全球极客挚爱的技术成长平台

    题目解析

            使用动态规划的方法进行解决,我们创建一个dp表,用来记录以该下标为结尾的最大子数组。然后每次存dp表的时候,进行取最大值。最终返回最大值。

            由于dp表存的是以当前下标为结尾的最大子数组和,因此我们填表的时候需要判断,如果当前下标对应的数组值与前一个位置的dp表所对应位置的和大于该位置对应的数组值那么该位置就为dp[i-1]+nums[i-1],反之为nums[i-1],需要注意的是因为我们填dp表的第一个位置的时候会访问到-1下标的位置,因此我们给dp表多开辟一个位置来解决这个问题

    状态转移方程

    由于dp表多开辟一个位置,因此nums数组映射的时候需要-1

    dp[i]=max(dp[i-1]+nums[i-1],nums[i-1]);

    创建dp表

    多创建一个位置来防止填写第一个位置的时候访问到-1下标。

    vector<int> dp(n+1);

    代码

    1. class Solution
    2. {
    3. public:
    4. int maxSubArray(vector<int>& nums)
    5. {
    6. int n=nums.size();
    7. // 创建dp表
    8. vector<int> dp(n+1);
    9. dp[0]=0;
    10. int ret=INT_MIN;
    11. for(int i=1;i1;i++)
    12. {
    13. // 求以i位置为结尾的最大数组和
    14. dp[i]=max(dp[i-1]+nums[i-1],nums[i-1]);
    15. // 记录最大和
    16. ret=max(dp[i],ret);
    17. }
    18. // 返回最大和
    19. return ret;
    20. }
    21. };

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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/m0_57249790/article/details/132822934
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