【PYTHON】力扣刷题笔记 -- 0053. 最大子数组和【中等】
- 题目描述:给你一个整数数组 array:
nums
,请你找出一个具有最大和的连续子数组 sub-array,返回其最大和- 子数组(最少包含一个元素): 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 -
示例 2:
输入:nums = [1]
输出:1 -
示例 3:
输入:nums = [5,4,-1,7,8]
输出:23
- 题解:采用动态规划进行求解,以下为动态规划详细步骤分析
- 确定 dp 数组含义:
dp[i]
表示包括下标 i(以nums[i]
为结尾)的最⼤连续⼦序列和- 注意❌不能表示
nums[: i+1]
的最⼤连续⼦序列和 (不一定包括下标i
) ! 否则无法递推!
- 注意❌不能表示
- 确定递推公式:取 断/不断 的最大值
max(nums[i], dp[i-1] + nums[i])
- 如果从
nums[i]
前断开:则包括下标 i 的最⼤连续⼦序列和为nums[i]
- 如果不从
nums[i]
断开:则包括下标 i 的最⼤连续⼦序列和为dp[i-1] + nums[i]
- 如果从
- 确定遍历顺序和初始化:从前向后,初始化
dp[0] = nums[0]
- 从递推公式可以看出
dp[i]
由前序元素dp[i-1]
推出,根本是dp[0]
- 根据
dp 数组含义
,dp[0]
表示包括下标 0 的最⼤连续⼦序列和,即只包含nums[0]
,所以dp[0] = nums[0]
- 从递推公式可以看出
- 确定 dp 数组含义:
- 完整对应代码:
class Solution:def maxSubArray(self, nums: List[int]) -> int:dp = [0 for _ in range(len(nums))] ## dp[i] 表示包括下标 i 的最⼤连续⼦序列和dp[0] = nums[0] ## 初始化:dp[0] = nums[0]for i in range(1, len(nums)):dp[i] = max(nums[i], dp[i-1]+nums[i]) ## 递推公式return max(dp)
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Facebook开户 | 如何检查公共主页的状态
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