LeetCode第53题，最大子数组和

LeetCode 高频题 数组篇

53.最大子数组和

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今天分享的是LeetCode第53题，最大子数组和。

力扣题目链接：LeetCode.53

题目描述：

给你一个整数数组 nums ，请你找出一个具有最大和的连续子数组（子数组最少包含一个元素），返回其最大和。

子数组 是数组中的一个连续部分。

示例 1：

输入：nums = [-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4]
输出：6
解释：连续子数组 [4,-1,2,1] 的和最大，为 6 。

示例 2：

输入：nums = [1]
输出：1

示例 3：

输入：nums = [5,4,-1,7,8]
输出：23

解法：动态规划

定义状态（定义子问题）

dp[i]：表示以 nums[i] 结尾 的 连续 子数组的最大和。

状态转移方程（描述子问题之间的联系）

根据状态的定义，由于 nums[i] 一定会被选取，并且以 nums[i] 结尾的连续子数组与以 nums[i - 1] 结尾的连续子数组只相差一个元素 nums[i] 。

假设数组 nums 的值全都严格大于 0，那么一定有 dp[i] = dp[i - 1] + nums[i]。

可是 dp[i - 1] 有可能是负数，于是分类讨论：

如果 dp[i - 1] > 0，那么可以把 nums[i] 直接接在 dp[i - 1] 表示的那个数组的后面，得到和更大的连续子数组；
如果 dp[i - 1] <= 0，那么 nums[i] 加上前面的数 dp[i - 1] 以后值不会变大。于是 dp[i] 「另起炉灶」，此时单独的一个 nums[i] 的值，就是 dp[i]。

思考初始值

dp[0] 根据定义，只有 1 个数，一定以 nums[0] 结尾，因此 dp[0] = nums[0]。

这个问题的输出是把所有的 dp[0]、dp[1]、……、dp[n - 1] 都看一遍，取最大值。

public class Solution {

    public int maxSubArray(int[] nums) {
        int len = nums.length;
        // dp[i] 表示：以 nums[i] 结尾的连续子数组的最大和
        int[] dp = new int[len];
        dp[0] = nums[0];

        for (int i = 1; i < len; i++) {
            if (dp[i - 1] > 0) {
                dp[i] = dp[i - 1] + nums[i];
            } else {
                dp[i] = nums[i];
            }
        }

        // 也可以在上面遍历的同时求出 res 的最大值，这里我们为了语义清晰分开写，大家可以自行选择
        int res = dp[0];
        for (int i = 1; i < len; i++) {
            res = Math.max(res, dp[i]);
        }
        return res;
    }
}

时间复杂度：

O(N) ，这里 N 是输入数组的长度。

优化：

根据「状态转移方程」，dp[i] 的值只和 dp[i - 1] 有关，因此可以使用「滚动变量」的方式将代码进行优化。

class Solution {
    public int maxSubArray(int[] nums) {
        int res = nums[0];
        for (int i = 1; i < nums.length; i++) {
            nums[i] += Math.max(nums[i - 1], 0);
            res = Math.max(res, nums[i]);
        }
        return res;
    }
}

时间复杂度：

O(N) ，这里 N 是输入数组的长度。

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