题目:
{6,-3,-2,7,-15,1,2,2},连续子向量的最大和为8(从第0个开始,到第3个为止)。给一个数组,返回它的最大连续子序列的和

解题思路

​ 万物皆可使用暴力法,暴力法还是比较容易的,O(n^2)的时间复杂度,我是满足的,但是面试官显然不满足,使用动态规划可以是复杂度到O(n)。

​ 博主看了几篇关于最大连续子序列的和的博客,发现都是上来给出状态方程:

 max( dp[ i ] ) = getMax( max( dp[ i -1 ] ) + arr[ i ] ,arr[ i ] )

​ 这谁顶的住啊,尤其是像博主这种算法能力很差的同学。

​ 首先我们需要了解dp[i]到底是个啥,经过博主的不懈努力,终于发现dp[i]就是以数组下标为i的数做为结尾的最大子序列和,注意是以i为结尾,比如说现在有一个数组{6,-3,-2,7,-15,1,2,2},为了不搞,我们就下标以1开始,dp[3]就是以-2为结尾的,那么显然dp[3]的最大值就是1咯(6,-3,-2),dp[4]要以7结尾那么以7结尾的子序列最大和就是8(6,-3,-2,7)。

​ 知道dp[i]是啥后,现在我们开始细细品一下上面这个递推式,求dp[i]的时候是不是有两种可能,要么就是像上面的dp[4]一样,dp[3]求出来是1了,再加上自己array[4]是最大的,那么还有一种可能就是说如果dp[3]我求出来是-100,那如果我也是dp[3]+array[4]的话是-93,这时候dp[3]反而是累赘,最大就是自己(因为前面定义了必须以i为结尾,也就说必须以7结尾)。

代码实现

/**
* dp dp(i)=max(dp(i-1)+array[i],array[i])
* {6,-3,-2,7,-15,1,2,2},
* @author dingyu
*/
public class T29 {
public int FindGreatestSumOfSubArray(int[] array) {
//max就是上面的dp[i]
int max = array[0];
//因为这个dp[i]老是变,所以比如你dp[4]是8 dp[5]就变成-7了,所以需要res保存一下
int res = array[0];
for (int i = 1; i < array.length; i++) {
max = Math.max(max + array[i], array[i]);
res = Math.max(res, max);
}
return res;
}
}

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