Kadane算法最早用来解决“最大子数列和问题”:给定一个整数数组,任务是找出所有非空子数组可能的最大子数组和。 设给定数列为A,长度为n。如果用暴力法,那我们就从A[0]遍历到A[n-1],再从A[1]遍历到A[n]-1...结果时间复杂度为O(n**2),这显然是不实际的。 所以,我们改用动态规划的思想。而Kadane算法...
我们可以很容易地使用线性时间解决这个问题 Kadane 算法.这个想法是在给定数组的每个索引处维护一个最大(正和)亚阵列“结束”。这个亚阵列要么是空的(在这种情况下它的总和为零),要么包含比在前一个索引处结束的最大亚阵列多一个元素。 该算法可以在 C++、Java 和 Python 中实现如下: C++ Java Python 1 2 3 ...
🔍 Kadane's Algorithm Kadane's Algorithm 是一种贪心算法,核心思想是丢弃对后续计算无益的部分。具体来说,当当前子数组的和小于0时,将其重置为0,因为这不会对后续子数组的和产生贡献。📊 算法步骤 初始化 currSum 为0。 遍历数组,将每个元素加到 currSum 中。 如果currSum 小于0,将其重置为0。 记录最...
如何处理Kadane算法中的全负数情况? Kadane's 算法是一种高效解决最大子数组和问题的动态规划算法。它通过迭代数组并维护两个变量来动态更新局部和全局的最大子数组和,最终返回全局最大值。以下是算法的详细解释及步骤: 算法原理 在给定的整数数组中找到一个连续的子数组,使得子数组的和最大。该问题的关键在于数组...
方法一:Kadane算法 算法描述: 遍历该数组, 在遍历过程中, 将遍历到的元素依次累加起来, 当累加结果小于或等于0时, 从下一个元素开始,重新开始累加。 累加过程中, 要用一个变量(max_so_far)记录所获得过的最大值。 一次遍历之后, 变量 max_so_far 中存储的即为最大子片段的和值。
Kadane算法Kadane's算法是一种用于解决最大子数组和问题(Maximum Subarray Sum Problem)的动态规划算法。该问题的目标是在一个给定数组中找到一个连续子数组,使得子数组的和最大。算法的基本思想是通过迭代数组的每个元素,维护两个变量:当前最大子数组和以及全局最大子数组和。在每一步中,都考虑是否将当前元素添加到...
算法1:dp(Kadane算法) Kadane 算法:在数组或滑动窗口中找到子串和的最大值或最小值的 O(N) 算法,它基于动态规划 dp[i] := [0..i] 中,以 nums[i] 结尾的最大子串和状态转移:dp[i] = nums[i] + max(dp[i - 1], 0)初始化:dp[0] = nums[0] 因为求 dp[i] 时只用到了 dp[i - 1],...
Kadane 算法(Kadane’s algorithm)是一种用于解决最大子数组问题的动态规划算法。最大子数组问题的目标是在一个整数数组中找到一个连续的子数组,使得该子数组的和最大。 Kadane 算法的思路很简单:从头到尾遍历数组,用两个变量max_so_far和max_ending_here分别记录全局最大子数组的和以及当前最大子数组的和,每次...
int sum=0; for(int i=1;i<prices.length;i++){ cur+=prices[i]-prices[i-1]; sum=Math.max(sum,cur); cur=cur>0?cur:0; } return sum; } } 【多次交易】 public int maxProfit(int[] prices) { int len=prices.length; int win=0; ...
由于这种算法使用最佳子结构的方式(每个位置处的最大子阵列以相关但较小且重叠的子问题以最简单的方式计算:最大子阵列结束于前一个位置),该算法可以被看作简单/ 动态规划的一个小例子。 Kadane算法的运行时复杂度是O(n)。