求出前缀和,问题变成了O(n*n)复杂度的问题,但是仍然不能解决问题。 设prefix为前缀和,设i < j,一般都是通过算sum = prefix[j] - prefix[i]求和的最大值,但是本题中有取模,要求sum最大。 第一种情况:如果prefix[j] > prefix[i],sum < prefix[j],这种情况就不需要考虑了。 第二种情况:prefix[j] <
Maximum Sum Subarray 题目: Find the contiguous subarray within an array (containing at least one number) which has the largest sum. For example, given the array[−2,1,−3,4,−1,2,1,−5,4], the contiguous subarray[4,−1,2,1]has the largest sum =6. 代码: 1publicclassSoluti...
class Solution: def maximumSubarraySum(self, nums: List[int], k: int) -> int: # ans 维护所有长度为 k 且数字各不相同的子数组中,子数组和的最大值 ans: int = 0 # sum 维护当前滑动窗口 [l, r] 内的数字和 sum: int = 0 # num_to_cnt 表示滑动窗口 [l, r] 内每个数字的出现次数 nu...
if(sum!=0&& max_cir == 0 ) return max_nor ; 使用这个判断, 如果都被舍弃,则直接使用第一种情况的结果。 完整代码如下: class Solution { public: int maxSubarraySumCircular(vector<int>& A) { vector<int> pre_sum; int sum = 0; int max_nor= maxSubArray(A); for(int i = A.size(...
Subarray Sum Given an integer array, find a subarray where the sum of numbers iszero. Your code should return the index of the first number and the index of the last number. Notice There is at least one subarray that it's sum equals to zero. ...
minimum Subarray最小求和子数组。*(-1)后变成copy[i],求最大,再return(-1)*copy[i]。最大最小方法二:preflix sum[一句话思路]:[画图]:[一刷]:minSum = Math.min(minSum, sum);为了使得连续和最大,Sum[j] 确定的情况下,Sum[i - 1]的值越小越好....
理解正增益的概念:核心就是利用sum记录累加和,一旦sum<0,表明之前的元素对后面的元素来说不会有增益的效果,故需重置sum=0。具体可参考这篇文章@&再见萤火虫&【LeetCode_Array_53. Maximum Subarray (C)】 需要临时的first_和last_来记录first和last(最长子序列的始末元素),并在合适的时候对其进...
p2p2= maximum subarray sum in[l…r][l…r] p1p1= remaining left side sum p3p3= remaining right side sum p1+p2+p3=∑a[l…r]p1+p2+p3=∑a[l…r] Now to combine two arrays, the maximum subarray sum of the combined array would bemax(p(1)2,p(2)2,p(1)2+p(1)3+p(2)1+p(...
用一个HashMap记录所有sum to k 第一次出现的index 比如HashMap<10, 5> 累加和为10 第一次出现在index5. 下图例子是假设要求k=300的subarray. 我们从array 头开始iterate。当我们第一次碰到sum =200时候, 往HashMap里记录一下 Map<200, index>. 那么我们知道从index+1, 到end of array 这一段subarray ...
如果已知A[:i-1]的子序列最大和sum(i-1),那A[:i]的解就是取sum(i-1)和i位置的局部最大值的较大值。那么如何求i位置的局部最大值,同样也是一个DP问题,对i-1位置的局部最大值进行更新。 此题对于没有DP思想的coder来说其实是很难的一道题,但是LeetCode将其分类为easy。