其实思路和kadane's algorithm是一样的, M不为负数,curr_subarray = [M,X], 把max_current更新在num[i]上。否则直接抛掉M,在下一次循环中直接取curr_subarray = [X]。最后再返回max(nums),当然,返回的项肯定是被max_current更新过的元素。 发布于 2022-01-07 14:07 力扣(LeetCode) 算法 赞同...
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...
Kadane’s Algorithm 我们看LeetCode的53题 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: 输入: [-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。 来源:力扣(LeetCode)链接:https://leetcode-...
相邻两个数作差即可,这样的话子序列的和就是我们在子序列开始卖出股票,在子序列最后买回股票所能得到的收益。...那么什么是Kadane's Algorithm呢? kadane算法利用了数学归纳法的思想。...问题,谈谈最大子列和的Kadane算法:http://blog.csdn.net/The__Apollo/article/details/77367534 2、LeetCode123:Best Time...
Kadane's Algorithm 的思想可以应用于许多不同的问题,如 Leetcode 的 918 和 978 题。尽管具体细节可能有所不同,但贪心的核心思想是一致的:丢弃对后续计算无益的部分。📚 总结 Kadane's Algorithm 是一种高效的贪心算法,用于在数组中找到最大子数组和。通过丢弃对后续计算无益的部分,算法的时间复杂度可以降低...
Kadane's Algorithm 位置的移动通过判断cur正负,为负置0。 leetcode121 best time buy and sell https://blog.csdn.net/sinat_34976604/article/details/80970936 update 2021.08.22 DP动态规划 从后往前倒推,握手问题 第一个数的最长序列L1=MAX(L1本身值,后面数最长序列L2+L1本身值) ...
May LeetCoding Challenge15 之 Kadane's Algorithm 首先要了解什么是Kadane's 算法。 这个算法通常被用于在一个数组A中寻找到一个连续子数组最大和的值。 publicintmaxSubarraySumCircular(int[] A) {intN =A.length;intans = A[0], cur = A[0];for(inti = 1; i < N; ++i) {...
leetcodeproblem-solvingkadane-algorithm UpdatedApr 3, 2020 Java Improve this page Add a description, image, and links to thekadane-algorithmtopic page so that developers can more easily learn about it. Curate this topic Add this topic to your repo ...
Leetcode上的题目链接:https://leetcode.com/problems/maximum-subarray/description/算法的python代码如下:defmax_subarray(numbers):"""Find the largest sum of any contiguous subarray."""best_sum = - infinity current_sum = 0forxinnumbers: current_sum = max(x, current_sum + x) best_sum = max(...
Kadane's Algorithm(array[1..n]) begin (maxSum, maxStartIndex, maxEndIndex) := (-INFINITY, 0, 0) currentMaxSum := 0 currentStartIndex := 1 for currentEndIndex := 1 to n do currentMaxSum := currentMaxSum + array[currentEndIndex] ...