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  • 力扣53. 最大子数组和(动态规划)


    Problem: 53. 最大子数组和

    文章目录

    • 题目描述
    • 思路及解法
    • 复杂度
    • Code

    题目描述

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    思路及解法

    1.定义dp数组:dp[i]表示以nums[i]为结尾的子序列的最大子序列和;
    2.状态初始化:dp[0] = nums[0],表示以nums[0]为结尾的子序列的最大子序列和为nums[0]本身;
    3.状态转移:注意上述定义的dp表示的实际意义是nums[i]为结尾的子序列的最大子序列和;若当前已经得到dp[i-1],则对于dp[i]我们要么在dp[i-1]的基础上再选择讲nums[i]加进来组成一个以nums[i]为结尾的最大子序列,要么直接选择nums[i];所以直接在二者中选择一个较大的赋值给dp[i]即可
    4.计算结果:在dp数组中选出最大的值返回即可;

    复杂度

    时间复杂度:

    O ( n ) O(n) O(n);其中 n n n为原数组 n u m s nums nums的大小

    空间复杂度:

    O ( 1 ) O(1) O(1)

    Code

    class Solution {
    public:
        /**
         * Dynamic programing
         * @param nums Given arr
         * @return int
         */
        int maxSubArray(vector<int>& nums) {
            int n = nums.size();
            vector<int> dp(n + 1);
            dp[0] = nums[0];
            for (int i = 1; i < n; ++i) {
                dp[i] = max(dp[i - 1] + nums[i], nums[i]);
            }
            int max = INT_MIN;
            for (int i = 0; i < n; ++i) {
                if (dp[i] > max) {
                    max = dp[i];
                } 
            }
            return max;
        }
    };
    
    
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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/LNsupermali/article/details/140110821
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