最大子数组和新的解法-前缀和

今天看了曹博的动态规划视频,发现又有一种新的解法。

算一个前缀和,presum[], 这是常有的空间优化时间,计算一个子数组和的常有方法

然后维护一个sum[0...i-1]的最小值,然后和sum[i]减,就是以a[i-1]为尾元素的子数组和的最大值

时间ON,空间O1

class Solution {
public:
    int maxSubArray(vector<int> &a)
    {
        int n=a.size();
        if(!n) return 0;
        int sum=0;
        int minpresum=sum, maxsubsum=a[0];
        for(int i=1;i<=n;i++)
        {
            sum+=a[i-1];
            maxsubsum=max(maxsubsum, sum-minpresum);
            minpresum=min(minpresum, sum);
        }
        return maxsubsum;
    }
};
时间: 2024-10-15 15:49:31

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题目出自算法导论第三版,4.1-5. 该题中提出“在已知A[1...j]中最大子数组的情况下,可以在线性时间内找出形如A[i...j+1](1<=i<=j+1)的最大子数组”,这一点让我大惑不解.如果这样是线性的话,那遍历数组,总的解法不又是O(N²)了么?又何谈O(N)? 必然得在常量时间内找出A[i...j+1]才行.那么如何在常量时间内找出它呢?

算法导论笔记2 - T(n) = O(n) 的最大子数组问题解法

import random __author__ = 'Administrator' LENGTH = 500 base = [] for i in range(0, LENGTH * 2): base.append(random.randint(-1 * LENGTH, LENGTH)) print(base) bsa_i = 0 bsa_j = 1 bsa = base[0] bord = base[0] bord_i = 0 for i in range(1, len(base)): if

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最长公共子序列|最长公共子串|最长重复子串|最长不重复子串|最长回文子串|最长递增子序列|最大子数组和

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