求一个数组中子数组的最大和算法(Java实现)

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    前几天在微信订阅号“待字闺中”中看到的一篇文章《小技巧求一个数组中子数组的最大和》,提供下Java的实现,并且在对题目做下小修改,本来打算直接在微信里直接回复,但是发现无法回复,然后整理出一篇简短博客吧。

1. 原题及解答

    来自《小技巧求一个数组中子数组的最大和》;

    题目:

    输入一个整形数组,数组里有正数也有负数。数组中连续的一个或多个整数组成一个子数组,每个子数组都有一个和。求所有子数组的和的最大值。要求时间复杂度为 O(n)。例如输入的数组为 1, -2, 3, 10, -4, 7, 2, -5,和最大的子数组为 3, 10, -4,7, 2, 因此输出为该子数组的和 18。

  解答:

 【只有子数组“前半部分”的和为正数时,子数组的求和才有可能最大】,在这个trick条件下,只需要遍历一次数组就可以。算法是:当从头开始遍历的元素的求和为正数时,继续向后遍历。当求和为负数时,重新开始计算求和,子数组的开始重置为下一个元素。

2. Java实现

    原文提供的是Python的实现,我这里通过Java来实现:

package subarraymaxsum;

public class MaxSumOfSubArray {
    
    public int maxSum(int[] array) {

        if (array == null || array.length == 0) {
            throw new IllegalArgumentException("array is null or empty.");
        }

        int result = array[0], mark = 0;

        for (int i = 0; i < array.length; i++) {
            int element = array[i];

            if (mark >= 0) {
                mark += element;
            } else {
                mark = element;
            }

            if (mark > result) {
                result = mark;
            }
        }

        return result;
    }

    public static void main(String[] args) {
        MaxSumOfSubArray maxSumOfSubArray = new MaxSumOfSubArray();
        int maxSum = maxSumOfSubArray.maxSum(new int[]{1, -2, 3, 10, -4, 7, 2, -5});
        System.out.println(maxSum);
    }
}

输出: 18

其实虽然原题中指出数组里有正数和负数,当时经过实践和思考,这个算法同样适用于全是正数,或者全是负数的情况。当全为正数时,最大的和自然就是所有元素的和,当全为负数时,最大和自然就是其中最大的那个负数的值。通过此算法都能得到相应的结果。

测试代码-全是负数:

    public static void main(String[] args) {
        MaxSumOfSubArray maxSumOfSubArray = new MaxSumOfSubArray();
        int maxSum = maxSumOfSubArray.maxSum(new int[]{-100, -3, -10, -1, -7, -2, -5});
        System.out.println(maxSum);
    }

输出 -1

测试代码-全是正数:

    public static void main(String[] args) {
        MaxSumOfSubArray maxSumOfSubArray = new MaxSumOfSubArray();
        int maxSum = maxSumOfSubArray.maxSum(new int[]{100, 3, 10, 1, 7, 2, 5});
        System.out.println(maxSum);
    }

输出 128

3. 总结

该算法可以适用于任何数值数组,和数组中数组的正负无关。

转载于:https://my.oschina.net/shipley/blog/704817

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