题目 很重要的一个转换是区间和能转变成前缀和相减. 那么那些前缀和很大 ，但又很靠前的位置肯定是不优的. 维护一个 坐标 和 值 都单调递增的队列. #include<iostream> #include<cstring> #include<cstdio> using namespace std; const int N = 3e5+5; int n,m; int q[N] ; long l
给定一个整数数组 nums ，找到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。 示例: 输入: [-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。（只求最大子序和，不是最大子序区间） 思路 假设 nums 数组的长度是 n，下标从 0 到 n - 1。 我
描述 给定一个整数数组 nums ，找到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。 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 = [0] 输出：0 示例 4：
动态规划解法一 class Solution { public: int maxSubArray(vector<int>& nums) { int s = nums.size(); if (s == 1) { return nums[0]; } int mmax = nums[0]; for (int i = 1; i < s; i++) { n
同：最大子序和 https://www.cnblogs.com/liujinhui/p/15574312.html 描述输入一个长度为n的整型数组array，数组中的一个或连续多个整数组成一个子数组。求所有子数组的和的最大值。 方法1：双层循环、暴力求解【运行超时】 public class Solution { public int FindGreate
#include <iostream> #include <cstdio> #include <cstring> #include <queue> using namespace std; const int N=1e6+10; int read() { int x=0,f=0,c=getchar(); while(c<'0'||c>'9'){if(c=='-')f=1;
题目传送门 #include <bits/stdc++.h> using namespace std; const int N = 300010; const int INF = 0x3f3f3f3f; int n, m; int q[N]; //单调队列，记录的是1~n int s[N]; //前缀和数组 int main() { //优化输入 ios::sync_with_stdio(false); cin >> n >> m;
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：n
前言 抽象出基础模型 传送门 : 思路 不超过 m m m的区间范围,求最大的 s u m
学习目标： 本次学习目标为 力扣初级算法-动态规划，其中主要的LC如下： 最大子序和 学习内容： 最大子序和 -----（[链接](https://leetcode-cn.com/leetbook/read/top-interview-questions-easy/xn3cg3/） 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
思路代码 状态表示 当前位置为i，last表示[0, i-1]的最大子序和 now表示[0, i]的最大子序和，如果想让当前的now更大，那么last需要>=0 状态计算 now = max(0, last) + nums[i] 状态计算 class Solution { public: int maxSubArray(vector<int>& nums) { int last = 0
最大子段和 问题： 给定n个整数（可能为负数）组成的序列a[1],a[2],a[3],…,a[n],求该序列如a[i]+a[i+1]+…+a[j]的子段和的最大值。当所给的整数均为负数时定义子段和为0，依此定义，所求的最优值为： Max{0,a[i]+a[i+1]+…+a[j]},1<=i<=j<=n 例如，当a[]=(-20,11,-4,13,-5,-2)时，最大子段和为20
给定一个整数数组 nums ，找到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。 package com.bjtt; /** * 最大子序和 */ public class Test08 { public static void main(String[] args){ int[] nums = new int[]{-1, 1, -2}; int
https://leetcode-cn.com/problems/maximum-subarray/ 状态表示: f[i]表示以i结尾的最大子段和 即f[i]=max(f[i-1]+nums[i],nums[i]) => f[i]=max(f[i-1],0)+nums[i] class Solution { public: int f[100100]; int maxSubArray(vector<int>& nums) { f
最大子序和 1. 暴力法 时间复杂度：O(N^2)空间复杂度：O(1) 设置两层for循环存储第一个数字的值，依次加上后面的数字，只存储最大值依此类推 class Solution { public: int maxSubArray(vector<int> &nums) { int max = INT_MIN; int numsSize = int(nums
目录 一、题目二、解题思路三、Java代码 一、题目 给定一个整数数组 nums ，找到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。 二、解题思路 先对数组进行遍历，令最大子序和为sum。 若sum>0,则sum对结果增大有作用，此时让sum=sum+1; 若sum<=0，则sum对结
原题如下： 给定一个整数数组 nums ，找到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。 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 = [0] 输出：0 示例 4： 输
题目 给定一个整数数组 nums ，找到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。 示例 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 。 输入：nums = [1] 输出：1 输入：nums = [0] 输出：0 输入：nums = [-1] 输出：-1 输入：num
给定一个整数数组 nums ，找到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。 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 = [0]输出：0示例 4：输入：nums = [-1]输出：-1来
[Java] 最大子序和，给定一个整数数组，找到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。 目的分析代码 目的 练习与动态规划的相关问题 分析 1. 无需考虑i、i-1、i-2通过分治的思想，考虑i和i-1之间的关系即可 2. 定义一个集合dp用于存放子串和的结果集，dp
今天初尝分支法，试了以下分治法求最大子序和，感觉确实比动态规划好理解一点点 int getMaxSum2(int a[], int n) { if (n == 1) { return a[0]; } return get(a, 0, n - 1); } int get(int a[], int left, int right) { //如果leftt等于right，说明只有这一个元素，返回它 if (le
给定一个整数数组 nums ，找到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。 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 = [0] 输出：0 示例 4： 输入：nums =
LeetCode53 最大子序和 题目解题解题一：动态规划解题二：分治法 题目 解题 解题一：动态规划 // javascript var maxSubArray = function(nums) { let numLen = nums.length; let curSum = nums[0], maxSum = nums[0]; for (let i = 1; i < numLen; i++) {
53. 最大子序和 思路：动态规划 class Solution { public: int maxSubArray(vector<int>& nums) { int n=nums.size(); vector<int>dp(n,INT_MIN); int max_sum=INT_MIN; dp[0]=nums[0]; for(int i=1;i<n;i++)
最大子序和 https://leetcode-cn.com/problems/maximum-subarray/ 思路： 使用动态规划思想，在这里我使用一个temp表示当前的和，max表示最大值 代码如下： if(nums.length==0)return 0; if(nums.length==1)return nums[0]; int temp=nums[0]; int sum=nums[0];
