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要求一个数组的连续子数组的最大和,可以使用动态规划的方法。
假设数组为 nums,定义一个变量 sum 来表示当前连续子数组的和,初始化为 0。再定义一个变量 maxSum 来表示最大和,初始化为数组中第一个元素。
然后遍历数组,对于数组中的每一个元素 num:
- 如果 sum 大于等于 0,说明前面的连续子数组的和对后面的子数组的和是有贡献的,因此将 num 加到 sum 中,并更新 maxSum 的值。
- 如果 sum 小于 0,说明前面的连续子数组的和对后面的子数组的和没有贡献,因此将 sum 更新为 num。
- 比较 sum 和 maxSum 的值,将较大的值赋给 maxSum。
最后,返回 maxSum 即为连续子数组的最大和。
以下是 Java 代码实现:
public int maxSubArray(int[] nums) {int sum = 0;
int maxSum = nums[0];
for (int num : nums) {if (sum >= 0) {sum += num;} else {sum = num;}
maxSum = Math.max(maxSum, sum);
}
return maxSum;
}
使用该方法,可以在时间复杂度为 O(n) 的情况下求得连续子数组的最大和。
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