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【LeeCode 2017/08/16】53. Maximum Subarray
动态规划:
DP2
1
//
给一串字符序列,求该序列的最大连续和
2
//
DP[i] 表示在0~i的区间内，以i结尾的最大连续子串的值。
3
//
更新DP[i]的情况有两种:
4
//
当DP[i-1]是正数，则DP[i]更新为DP[i-1]+nums[i]，可将之前的最大连续子串加上当前数值。
5
//
当DP[i-1]是负数，则DP[i]更新为nums[i],即重新划分该连续子串。
6
//
动态转义方程:
7
//
DP[i] = max(nums[i],DP[i-1] + nums[i])
8
//
=> DP[i-1]>0? DP[i-1]+nums[i] : nums[i]
9
class
Solution
10
{
11
public
:
12
int
maxSubArray(vector
<
int
>&
nums)
13
{
14
int
preSum
=
nums[
0
];
15
int
max
=
preSum;
16
for
(
int
i
=
1
; i
<
nums.size(); i
++
)
17
{
18
if
(preSum
>
0
)
19
preSum
+=
nums[i];
20
else
21
preSum
=
nums[i];
22
23
max
=
max
>
preSum
?
max : preSum;
24
}
25
return
max;
26
}
27
};
动态规划2：
DP2
1
//
给一串字符序列,求该序列的最大连续和
2
//
DP[i] 表示在0~i的区间内，最小连续子串的值。
3
//
需要先求出各个区间0~i的连续子串和,记为sum[i]。
4
//
更新DP[i]的情况有两种:
5
//
当0~i区间和sum[i]比DP[i-1]小，DP[i]则更新为sum[i]。
6
//
当0~i区间和sum[i]比DP[i-1]大，DP[i]则更新为DP[i-1]。
7
//
动态转义方程:
8
//
DP[i] = max(sum[i],DP[i-1])
9
//
=> preSum = preSum<sum[i] ? preSum:sum[i];
10
class
Solution
11
{
12
public
:
13
int
maxSubArray(vector
<
int
>&
nums)
14
{
15
if
(nums.size()
==
0
)
16
return
0
;
17
18
vector
<
int
>
sum
=
vector
<
int
>
(nums.size());
19
sum[
0
]
=
nums[
0
];
20
for
(
int
i
=
1
; i
<
nums.size(); i
++
)
21
sum[i]
=
sum[i
-
1
]
+
nums[i];
22
23
int
preSum
=
sum[
0
]
<
0
?
sum[
0
] :
0
;
24
int
max
=
sum[
0
];
25
for
(
int
i
=
1
; i
<
sum.size(); i
++
)
26
{
27
max
=
max
>
(sum[i]
-
preSum)
?
max : (sum[i]
-
preSum);
28
if
(sum[i]
<
preSum)
29
preSum
=
sum[i];
30
}
31
return
max;
32
}
33
};
posted on 2017-08-18 11:19
Wurq
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