算法沉淀——动态规划之子数组、子串系列(上)(leetcode真题剖析)
温馨提示:这篇文章已超过396天没有更新,请注意相关的内容是否还可用!
算法沉淀——动态规划之子数组、子串系列
- 01.最大子数组和
- 02.环形子数组的最大和
- 03.乘积最大子数组
- 04.乘积为正数的最长子数组长度
01.最大子数组和
题目链接:https://leetcode.cn/problems/maximum-subarray/、
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
提示:
- 1 public: int maxSubArray(vector int n=nums.size(); vector dp[i]=max(nums[i-1],dp[i-1]+nums[i-1]); ret=max(ret,dp[i]); } return ret; } }; public: int maxSubarraySumCircular(vector int n=nums.size(); vector int x=nums[i-1]; sum+=x; f[i]=max(x,x+f[i-1]); fmax=max(fmax,f[i]); g[i]=min(x,x+g[i-1]); gmin=min(gmin,g[i]); } return sum==gmin ? fmax : max(fmax,sum-gmin); } }; public: int maxProduct(vector int n=nums.size(); vector int x=nums[i-1],y=f[i-1]*nums[i-1],z=g[i-1]*nums[i-1]; f[i]=max(x,max(y,z)); g[i]=min(x,min(y,z)); ret=max(ret,f[i]); } return ret; } }; public: int getMaxLen(vector int n=nums.size(); vector if(nums[i-1]0){ f[i]=f[i-1]+1; g[i]=g[i-1]==0?0:g[i-1]+1; }else if(nums[i-1] f[i]=g[i-1]==0?0:g[i-1]+1; g[i]=f[i-1]+1; } ret=max(ret,f[i]); } return ret; } };
免责声明:我们致力于保护作者版权,注重分享,被刊用文章因无法核实真实出处,未能及时与作者取得联系,或有版权异议的,请联系管理员,我们会立即处理! 部分文章是来自自研大数据AI进行生成,内容摘自(百度百科,百度知道,头条百科,中国民法典,刑法,牛津词典,新华词典,汉语词典,国家院校,科普平台)等数据,内容仅供学习参考,不准确地方联系删除处理! 图片声明:本站部分配图来自人工智能系统AI生成,觅知网授权图片,PxHere摄影无版权图库和百度,360,搜狗等多加搜索引擎自动关键词搜索配图,如有侵权的图片,请第一时间联系我们,邮箱:ciyunidc@ciyunshuju.com。本站只作为美观性配图使用,无任何非法侵犯第三方意图,一切解释权归图片著作权方,本站不承担任何责任。如有恶意碰瓷者,必当奉陪到底严惩不贷!

