子数组 是数组中的一个连续部分。
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 = [5,4,-1,7,8]
输出:23
来源:力扣(LeetCode)
链接:https://leetcode.cn/problems/maximum-subarray
1 <= nums.length <= 105
-104 <= nums[i] <= 104
贪心贪的是哪里呢?
如果-2 1在一起,计算起点的时候,一定是从1开始计算,因为负数只会拉低总和,这就是贪心贪的地方!
局部最优:当前“连续和"为负数的时候立刻放弃,从下一个元素重新计算"连续和",因为负数加上下一个元素“连续和"只会越来越小。
全局最优:选取最大"连续和”
局部最优的情况下,并记录最大的“连续和”,可以推出全局最优。
从代码角度上来讲:遍历nums,从头开始用count累积,如果count一旦加上nums[i]变为负数,那么就应该从nums[i+1]开始从0累积count了,因为已经变为负数的count,只会拖累总和。
这相当于是暴力解法中的不断调整最大子序和区间的起始位置。
那有同学问了,区间终止位置不用调整么?如何才能得到最大"连续和"呢?
区间的终止位置,其实就是如果count取到最大值了,及时记录下来了。例如如下代码:
if (count > result) result = count;
这样相当于是用result记录最大子序和区间和(变相的算是调整了终止位置)。
红色的起始位置就是贪心每次取count为正数的时候,开始一个区间的统计。
时间复杂度:O(n)·空间复杂度:O(1)
当然题目没有说如果数组为空,应该返回什么,所以数组为空的话返回啥都可以了。
不少同学认为如果输入用例都是-1,或者都是负数,这个贪心算法跑出来的结果是0,这是又一次证明脑洞模拟不靠谱的经典案例,建议大家把代码运行一下试一试,就知道了,也会理解为什么result 要初始化为最小负数了。
class Solution {
public int maxSubArray(int[] nums) {
if (nums.length == 1){
return nums[0];
}
int sum = Integer.MIN_VALUE;
int count = 0;
for (int i = 0; i < nums.length; i++){
count += nums[i];
sum = Math.max(sum, count); // 取区间累计的最大值(相当于不断确定最大子序终止位置)
if (count <= 0){
count = 0; // 相当于重置最大子序起始位置,因为遇到负数一定是拉低总和
}
}
return sum;
}
}