Maximum Subarray

描述

Find the contiguous subarray within an array (containing at least one number) which has the largest sum.

For example, given the array [−2,1,−3,4,−1,2,1,−5,4], the contiguous subarray [4,−1,2,1] has the largest sum = 6.

分析

最大连续子序列和，非常经典的题。

当我们从头到尾遍历这个数组的时候，对于数组里的一个整数，它有几种选择呢？它只有两种选择： 1、加入之前的 SubArray；2. 自己另起一个 SubArray。那什么时候会出现这两种情况呢？

如果之前 SubArray 的总体和大于 0 的话，我们认为其对后续结果是有贡献的。这种情况下我们选择加入之前的 SubArray

如果之前 SubArray 的总体和为 0 或者小于 0 的话，我们认为其对后续结果是没有贡献，甚至是有害的（小于 0 时）。这种情况下我们选择以这个数字开始，另起一个 SubArray。

设状态为f[j]，表示以S[j]结尾的最大连续子序列和，则状态转移方程如下：

$f[j] = \max\left\{f[j-1]+S[j],S[j]\right\}, 1 \leq j \leq n$

$target = \max\left\{f[j]\right\}, 1 \leq j \leq n$

解释如下：

• 情况一，S[j]不独立，与前面的某些数组成一个连续子序列，则最大连续子序列和为f[j-1]+S[j]。
• 情况二，S[j]独立划分成为一段，即连续子序列仅包含一个数 S[j]，则最大连续子序列和为S[j]。

其他思路：

• 思路 2：直接在 i 到 j 之间暴力枚举，复杂度是O(n^3)
• 思路 3：处理后枚举，连续子序列的和等于两个前缀和之差，复杂度O(n^2)。
• 思路 4：分治法，把序列分为两段，分别求最大连续子序列和，然后归并，复杂度O(nlog n)
• 思路 5：把思路 2O(n^2)的代码稍作处理，得到O(n)的算法
• 思路 6：当成 M=1 的最大 M 子段和

动规

Python

// Maximum Subarray
// 时间复杂度O(n)，空间复杂度O(1)
public class Solution {
    public int maxSubArray(int[] nums) {
        int maxLocal = nums[0];
        int global = nums[0];
        for (int i = 1; i < nums.length; ++i) {
            maxLocal = Math.max(nums[i], nums[i] + maxLocal);
            global = Math.max(global, maxLocal);
        }
        return global;
    }
}

Java

// Maximum Subarray
// 时间复杂度O(n)，空间复杂度O(1)
class Solution {
public:
    int maxSubArray(const vector<int>& nums) {
        int maxLocal = nums[0];
        int global = nums[0];
        for (int i = 1; i < nums.size(); ++i) {
            maxLocal = max(nums[i], nums[i] + maxLocal);
            global = max(global, maxLocal);
        }
        return global;
    }
};

C++

# Maximum Subarray
# 时间复杂度O(n)，空间复杂度O(1)
class Solution:
    def maxSubArray(self, nums: List[int]) -> int:
        maxLocal = nums[0]
        global_max = nums[0]
        for i in range(1, len(nums)):
            maxLocal = max(nums[i], nums[i] + maxLocal)
            global_max = max(global_max, maxLocal)
        return global_max

思路 5

Java

// Maximum Subarray
// 时间复杂度O(n)，空间复杂度O(n)
public class Solution {
    public int maxSubArray(int[] nums) {
        return mcss(nums, 0, nums.length);
    }
    // 思路5，求最大连续子序列和
    private static int mcss(int[] nums, int begin, int end) {
        final int n = end - begin;
        int[] sum = new int[n + 1];  // 前n项和

        int result = Integer.MIN_VALUE;
        int cur_min = sum[0];
        for (int i = 1; i <= n; i++) {
            sum[i] = sum[i - 1] + nums[begin  + i - 1];
        }
        for (int i = 1; i <= n; i++) {
            result = Math.max(result, sum[i] - cur_min);
            cur_min = Math.min(cur_min, sum[i]);
        }
        return result;
    }
}

C++

// Maximum Subarray
// 时间复杂度O(n)，空间复杂度O(n)
class Solution {
public:
    int maxSubArray(vector<int>& A) {
        return mcss(A.begin(), A.end());
    }
private:
    // 思路5，求最大连续子序列和
    template <typename Iter>
    static int mcss(Iter begin, Iter end) {
        int result, cur_min;
        const int n = distance(begin, end);
        int *sum = new int[n + 1];  // 前n项和

        sum[0] = 0;
        result = INT_MIN;
        cur_min = sum[0];
        for (int i = 1; i <= n; i++) {
            sum[i] = sum[i - 1] + *(begin  + i - 1);
        }
        for (int i = 1; i <= n; i++) {
            result = max(result, sum[i] - cur_min);
            cur_min = min(cur_min, sum[i]);
        }
        delete[] sum;
        return result;
    }
};

# Maximum Subarray
# 时间复杂度O(n)，空间复杂度O(n)
class Solution:
    def maxSubArray(self, nums: list[int]) -> int:
        return self.mcss(nums, 0, len(nums))

    # 思路5，求最大连续子序列和
    def mcss(self, nums: list[int], begin: int, end: int) -> int:
        n = end - begin
        sum = [0] * (n + 1)  # 前n项和

        result = float('-inf')
        cur_min = sum[0]
        for i in range(1, n + 1):
            sum[i] = sum[i - 1] + nums[begin + i - 1]

        for i in range(1, n + 1):
            result = max(result, sum[i] - cur_min)
            cur_min = min(cur_min, sum[i])

        return result

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