这里如果我们不用 res_max 来逐个对比 dp[i],而直接调用 max(dp) 来实现这个求最大值的过程,也是可以的。 ## LeetCode 53 最大子数列和 Maximum Subarray class Solution(): def maxSubArray(self, nums): l = len(nums) dp = [0] * l ## 初始化数组全部为0 ## 套路第三步,初始特殊值为 nums...
class Solution { public int maxSubArray(int[] nums) { int pre = 0, maxAns = nums[0]; for (int x : nums) { pre = Math.max(pre + x, x); maxAns = Math.max(maxAns, pre); } return maxAns; } } 方法2:分治 class Solution { public class Status { public int lSum, rSum, ...
python代码如下: 1classSolution:2#@param A, a list of integers3#@return an integer4defmaxSubArray(self, A):5#kadane's dynamic programming algorithm6maxSum = -1 * (1 << 30)7currSum =maxSum8forainA:9currSum = max(a, a +currSum)10maxSum =max(maxSum, currSum)11returnmaxSum...
classSolution{ public: intmaxSubArray(vector<int>&nums) { } }; 已存储 行1,列 1 运行和提交代码需要登录 nums = [-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4] 9 1 2 3 › [-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4] [1] [5,4,-1,7,8] Source
left_sum=左子数组的maxSubArray, 即第一个n/2数字(索引处的中间元素(left + right) / 2始终属于左子数组)。 right_sum= maxSubArray用于右边的子数组, 即最后的n/2数字。 cross_sum=包含来自左右子数组的元素的子数组的最大总和,因此越过索引处的中间元素 (left + right) / 2。 合并子问题解决方案,即...
nums[i] = max(nums[i - 1] + nums[i], nums[i]); ans = max(ans, nums[i]); } return ans; } }; 3、分治思想 参考地址:[LeetCode] Maximum Subarray 最大子数组 C++版: class Solution { public: int maxSubArray(vector<int>& nums) { if (nums.empty()) return 0; return helper(nu...
第二步，数组元素之间的关系，即求出 dp[i]。dp[i] = max(dp[i-1] + nums[i], nums[i])。这里的意思是，如果当前元素前面所有的子序列的和的最大值是个负数，就没必要累加给当前数字。第三步，数组的初始元素取值，dp[0] = nums[0]。优化后的动规 - 用当前位置来保存以当前位置结尾...
leetcode[53]Maximum Subarray 输入:整数数组nums[n] 输出:连续子序列的和的最大值 主要思想:首先,考虑数组只有两个数时,找到较大的数作为子序列,其值为输出。 然后,当数组有三个数时,return max(maximum,以第i个数结尾的子序列的最大和); 接着,可以设计出最优子结构:OPT(i)代表以第i个数结尾的子...
* @return {number} */ var maxSubArray = function(nums) { var mV = nums[0]; var i,j,k = nums[0]; for(i=1;i<nums.length;++i) { if(k < 0) k = nums[i]; else k += nums[i]; if(k > mV) mV = k; } return mV; ...
public int maxSubArray(int[] nums) { int[] dp = new int[nums.length]; int max = nums[0]; dp[0] = nums[0]; for(int i = 1; i < nums.length; i++){ dp[i] = dp[i-1]>0? dp[i-1] + nums[i] : nums[i];