最大子数组问题全解

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了最大子数组问题全解相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

问题描述

给定一个整数数组,找到一个具有最大和的子数组,返回其最大和。

问题解析

很经典的一个问题,下面给出3种解法,暴力解法、分治算法、动态规划。这个题Leetcode上有大量测试数据,只不过最后两个测试数据要求算法复杂度为n,只能用动态规划来解,可以借鉴一下,链接见这里https://leetcode.com/problems/maximum-subarray/description/

问题解决

1、暴力解法

穷举所有的子串,计算他们的和,然后从中找出最大的一个。

//最大子数组的暴力解法
int maxSubArray1(vector<int>& nums) {
    int max = INT_MIN;
    for (int i = 0; i < nums.size(); ++i) {
        for (int j = i; j < nums.size(); ++j) {
            int temp = 0;
            for (int k = i; k < j; ++k) {
                temp += nums[k];
            }
            if (temp > max)
                max = temp;
        }
    }
    return max;
}

2、分治算法

首先,将数组从中间分为两个部分

在此基础上我们考虑最大子串的情况,最大最子串的位置可能有两种:

第一种,只在Part1或是Part2之中,不跨越中间线。这种情况直接采用递归求出

第二种,跨越中间线。这种情况要寻找最大子串,我们从中间线开始,向左右两侧拓展,分别找到左侧最大值和右侧最大值,然后相加。

例如,所给数组为{ -2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4 },中间位置为-1处,要求跨越中间线的最大子串,我们从-1开始向左遍历,得到子串{4,-1}、{-3,4,-1}、{1,-3,4,-1}和{-2,1,-3,4,-1}找出左侧最大子串{4,-1}。然后向右遍历,依次得到{-1,2}、{-1,2,1}、{-1,2,1,-5}、{-1,2,1,-5,4},其中右侧最大子串为{-1,2,1},最后将左侧最大子串和右侧最大子串相加即可。

//最大子数组的分治解法
int maxstr(vector<int>& nums,int left,int right) {
    //递归停止条件
    if (left == right)
        return nums[left];
    int mid = (left + right) / 2;
    //左侧递归
    int leftmax = maxstr(nums,left,mid);
    //右侧递归
    int rightmax = maxstr(nums,mid + 1, right);
    //从中间线向左寻找
    int lmax INT_MIN;
    int l = 0;
    for (int i = mid; i >= 0; --i) {
        l += nums[i];
        if (l > lmax)
            lmax = l;
    }
    //从中间线向右寻找
    int rmax = INT_MIN;
    int r = 0;
    for (int i = mid; i <= right; ++i) {
        r += nums[i];
        if (r > rmax)
            rmax = r;
    }
    int midmax = lmax + rmax -nums[mid];
    return  leftmax > rightmax?max(leftmax,midmax):max(rightmax,midmax);
}
int maxSubArray2(vector<int>& nums) {
    return maxstr(nums,0,nums.size()-1);
}

3、动态规划

这也是效率最高的一种办法,只需要遍历一遍,但思路有些难理解。

假设一个串a>0,那么这个串加上另一个串b一定比b要大,按照这个思路,从第一个数开始累加,如果累加之和小于0,则弃掉之前的数,从数组之后的位置重新开始累加,知道数组遍历完成,找出其中最大的数。(由于被弃掉时一定是遇到了一个绝对值大于前面所有正数的负数串,所以最大子串一定不能包含该负数串,因为在加上该负数串之前的串一定更大)

//最大子数组的动态规划解法
int maxSubArray3(vector<int>& nums) {
    int max = INT_MIN;
    int sum = 0;
    for (int i = 0; i < nums.size(); ++i) {
        sum += nums[i];
        if (sum > max)
            max = sum;
        if (sum < 0)
            sum = 0;
    }
    return max;
}

 

以上是关于最大子数组问题全解的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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