问题描述： 有n个数（以下都视为整数，浮点的也一样），每个数有正有负，现在要在n个数中选取相邻的一段，使其和最大，输出最大的和。...我们再分析这个问题，如果我们知道了某个数前面一段数的和，我们就该考虑把这个数加入到前一段，还是重新开始一段。这个地方很重要，如果前一段的和小于0，我们重新建一段，反之加到前一段。...这样我们就可以把n个数分成几段了，且每一段都求出了他们的和，然后再循环一次求出最大的一个和，我们就得到想要的结果了，也可以在分段的时候直接求结果。
描述 给定一个数组，求出最大的连续子序列和 思路 在任何讲动态规范的地方都能找到求最大连续子序列和的例子。...具体来说，假设数组为a[i]，因为最大连续的子序列和必须是在位置0-(n-1)之间的某个位置结束。...那么，当循环遍历到第i个位置时，如果其前面的连续子序列和小于等于0，那么以位置i结尾的最大连续子序列和就是第i个位置的值即a[i]。...如果其前面的连续子序列和大于0，则以位置i结尾的最大连续子序列和为b[i] = max{ b[i-1]+a[i]，a[i]}，其中b[i]就是指最大连续子序列的和。
最大连续子数列和一道很经典的算法问题，给定一个数列，其中可能有正数也可能有负数，我们的任务是找出其中连续的一个子数列（不允许空序列），使它们的和尽可能大。我们一起用多种方式，逐步优化解决这个问题。...我们主要研究一下第三种情况如何解决： 我们只要计算出：以分割点为起点向左的最大连续序列和、以分割点为起点向右的最大连续序列和，这两个结果的和就是第三种情况的答案。...我们用dp[n]表示以第n个数结尾的最大连续子序列的和，于是存在以下递推公式： dp[n] = max(0, dp[n-1]) + num[n] 仔细思考后不难发现这个递推公式是正确的，则整个问题的答案是...大道至简，最大连续子序列和问题的完美解决 很显然，解决此问题的算法的时间复杂度不可能低于O(N)，因为我们至少要算出整个序列的和，不过如果空间复杂度也达到了O(N)，就有点说不过去了，让我们把num数组也去掉吧...至此，最大连续子序列和的问题已经被我们完美解决！然而以上介绍的算法都只是直接求出问题的结果，而不能求出具体是哪一个子序列，其实搞定这个问题并不复杂，具体怎么做留待读者思考吧！
题目描述： 一个数组有 N 个元素，求连续子数组的最大和。 例如：[-1,2,1]，和最大的连续子数组为[2,1]，其和为 3 输入描述: 输入为两行。...输出描述: 所有连续子数组中和最大的值。 输入示例： 3 -1 2 1 输出示例： 3 看完题目之后，我以为这题非常简单，嗒嗒哒哒地写了下面这段代码，但是只通过了80%的测试用例。...我当时就在图书馆骂了句“我*”，然后我想起昨天写的字符串去重，那道题也是部分AC之后提示TLE，于是我加了一行： ios::sync_with_stdio(false); //取消cin和stdin的同步...比较max和sum的大小，用max来记录sum的最大值，题目要求输出的是连续最大和，当出现sum为负数的情况时，说明又要从头再来求了。这段代码终于没有超时了。
一、题目描述 给定一个二进制数组 nums 和一个整数 k，如果可以翻转最多 k 个 0 ，则返回 数组中连续 1 的最大个数 。...经过上面的题意转换，我们可知本题是求最大连续子区间，可以使用滑动窗口方法。滑动窗口的限制条件是：窗口内最多有 K 个 0。 可以使用我多次分享的滑动窗口模板解决，模板在代码之后。...滑动窗口长度的最大值就是所求。 2.2 滑动窗口解题模板 滑动窗口算法是一种常用的算法，用于解决数组或列表中的子数组问题。...下面是一个具体的例子，使用滑动窗口算法求解数组中连续子数组的最大和： def maxSubArray(nums): if not nums: return 0...max_sum = max(max_sum, current_sum) return max_sum 在这个例子中，我们使用一个变量max_sum来记录当前最大子数组的和
——C语言描述》这本书的时候，被书中一上来就给的最大子序列和问题给直接镇住了。...,kn，求从第i个数到第j个数的最大值。...（如果所有整数均为负数，那么最大子序列和规定为0） 根据题目描述，最直接的算法就是穷举所有的从i到j的和，比较它们的大小，留下最大的那个和，就是我们所求的最大子序列和。...不是一个好的算法。...( i = 0; i < n; i++) { thissum = 0; for ( j = i; j < n; j++) { //对上面算法计算和的过程进行了简化 thissum
在求出最大子数组同时，记录下对应的start和end位置，即为最大子数组的对应下标。...（右边）的数组进行拆分再求对应左边最大L2（右边最大R2），依次递归最终 left=right 横跨中间的最大值又是另一种求法，从 middle—>left和 middle—>right分别求最大，连起来即是最大...该算法的时间复杂度为 O(N*LogN)，个人理解：（二分法复杂度LogN）*（middle求最大值的N） 该方法没想到怎么求解出对应最大子数组的下标，有会的童鞋指导下。...贪心算法 @Override public void execute() { /** * sumStart ，sumEnd 分别表示累加数组的start位和end...因为是连续子数组，所以对于一个数组一定会存在end和start满足图片中的公式 所以最终演化成求解minStart和maxSum的两个，即是代码块中的两个判断的目的 该算法也是目前了解到的最优解，核心思想就是将用到了上一次循环的结果
最大连续子序列是所有连续子序列中元素和最大的一个，例如给定序列{ -2, 11, -4, 13, -5, -2 }，其最大连续子序列为{ 11, -4, 13 }，最大和为20。...现在增加一个要求，即还需要输出该子序列的第一个和最后一个元素。...输出描述: 对每个测试用例，在1行里输出最大和、最大连续子序列的第一个和最后一个元素，中间用空格分隔。如果最大连续子序列不唯一，则输出序号i和j最小的那个（如输入样例的第2、3组）。...-1 0 -2 0 输出 20 11 13 10 1 4 10 3 5 10 10 10 0 -1 -2 0 0 0 ---- 思路 best,best_tmp分别存储最大和和当前的连续序列和...bestL,bestL_tmp分别存储左边第一个和当前的连续序列左边第一个 bestR,bestR_tmp分别存储最后一个和和当前的连续序列最后一个 best小于0时把重新best，bestL
问题 前两天看到一道算法题, 想了几天, 然后到网上搜了搜, 基本和我想到的相契合. 来, 题目如下: 给出一个数组, 求出和最大的连续子集....举个例子: 数组 [1, 2, 3, 4, 5] 那和最大的就是数组本身了. 但是, 如果中间出现负数, 那情况立刻就不一样了, 你需要考虑是否能够将负数左边的内容包含进来, 从而令子集的和最大化....) $sum += $arr[$n]; if($sum > $maxSum) $maxSum = $sum; } } 上面代码很好理解, 将所有子集都遍历一遍, 然后比较是否是最大的和...先看代码: $maxSum = 0; // 至今的最大值 $maxHere = 0; // 遍历到此的最大值 for($i = 0; $i < count($arr); $i++){ $maxHere...但我之前在方案二卡了几天, 没有想到 O(n) 的算法. 是思维限制了我? 是智商拉低了我? 还是仅仅因为我没有与其打过照面??
,n-1],求A的连续子数组，使得该子数组的和最大。...跨立在分界点上：实际上是左数组的最大后缀和右数组的最大前缀的和。...return arr[from]; 7 //求数组的中间位置 8 int middle = (from + to)/2; 9 //左边最大的子数组的和...10 int m1 = MaxAddSub(arr, from, middle); 11 //右边最大子数组的和 12 int m2 = MaxAddSub...31 right = Math.max(now,right); 32 } 33 //m3 是向左最大的情况加上向右的最大情况 34
思路： 这题目应该是最基础的动态规划的题目：最大子数组的和一定是由当前元素和之前最大连续子数组的和叠加在一起形成的，因此需要遍历n个元素，看看当前元素和其之前的最大连续子数组的和能够创造新的最大值。...我们只要找出前面的一个元素的最大连续子数组值即可，而前面一个元素和他前面的元素如果形成的最大数组是负的，我们还不如用自己一人一个队伍呢，如果前面形成的数组是正的我们可以加入队伍。
通过一层循环，决定起始位置，然后不断循环从起始位置加起用于存储最大值。 或者采用动态规划，寻找出规律F(N) = F(N-1) + A[N] 这种方法的时间复杂度为O（N），空间复杂度为O(N)。...array[0]; for (int i = 1; i < len; i++) { //利用F(N) = F(N-1) + A[N] 来记录以第i个数字结尾的子数组的最大和... //此外要记得如果F(N)<0,则下一次会直接拿A[N]赋值进去，因为如果是负数了，那么与后面的数相加只会起到变小作用 //此外，另用一个变量存储遇到的最大的连续子数组的和
问题描述：给一个数组，有正有负，求其连续子序列的最大值 解法1：穷举暴力法 枚举左端点跟右端点，然后遍历更新所有的子序列和，最终得到结果就是最大的 #include using...，队首元素是整个序列的最小值，维护队列的同时，用前缀和的元素减去这个最小值，得到值最大，为这数组的子序列的最大值 #include using namespace std...left 2.从中心向右扩张一步，记录当前sum2，并于上一步对比， 若大于，则更新right 3.计算连续字段和 sum = sum1+sum2; 计算完后，取三者最大值 #include<bits...我们开一个数组dp[] , 记录dp[i]表示以a[i]结尾的 全部子段中 最大的那个的 和。 这样我们就可以根据它dp[i] 的正负，去考虑是否把下一个元素加入到当前的子段。...最后我们只需要找出所有最大子段中，最大的那个。
如果你是个算法菜鸡（和我一样），那么最推荐的是先把剑指offer的题目搞明白。...子数组必须是连续的。...方法二：找规律 思路 思路如原书给出的如下表格，主要思想是： 记录两个数，最大的子数组和+累加子数组和 遍历数组，随时更新最大的子数组和 一旦累加数为负数，直接放弃，将累加子数组和设置为0 ?...，是一道比较简单的题~ 拓展问题 最大子矩阵问题 给定一个矩阵（二维数组），其中数据有大有小，请找一个子矩阵，使得子矩阵的和最大，并输出这个和。...如果我们把这两行上下相加，情况就和求“最大子段和问题” 又是一样的了。
数组中一个或连续的多个整数组成一个子数组。求所有子数组的和的最大值。要求时间复杂度为 O(n)O(n)。...例如，输入的数组为 {1, -2, 3, 10, -4, 7, 2, -5}，和最大的子数组为 {3, 10, -4, 7, 2}，因此输出为该子数组的和为 18....思路解析 思路1 遍历所有子数组 思路2 动态规划 F（i）：以arr[i]为末尾元素的子数组的和的最大值，子数组的元素的相对位置不变 F（i）=max(F（i-1）+arr[i] , arr[i])
题目1 连续子数组的最大和 描述： 输入一个整型数组，数组里有正数也有负数。数组中一个或连续的多个整数组成一个子数组。求所有子数组的和的最大值。要求时间复杂度为O(n)。...思路 最大和连续子数组一定有如下几个特点： 1、第一个不为负数 2、如果前面数的累加值加上当前数后的值会比当前数小，说明累计值对整体和是有害的；如果前面数的累加值加上当前数后的值比当前数大或者等于，则说明累计值对整体和是有益的...步骤： 1、定义两个变量，一个用来存储之前的累加值，一个用来存储当前的最大和。...2、判断累加值是否大于最大值：如果大于最大值，则最大和更新；否则，继续保留之前的最大和。...剑指offer之连续子数组的最大和（Python） 实现 def findx(array): temp=array[0] curSum=0 for num in array:
今天测试组开完会后,他又发话了:在古老的一维模式识别中,常常需要计算连续子向量的最大和,当向量全为正数的时候,问题很好解决。但是,如果向量中包含负数,是否应该包含某个负数,并期望旁边的正数会弥补它呢？...例如:{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)。你会不会被他忽悠住？...(子向量的长度至少是1) 解题思路 对于一个数组中的一个数x，若是x的左边的数加起来非负，那么加上x能使得值变大，这样我们认为x之前的数的和对整体和是有贡献的。...我们用cur记录当前值, 用max记录最大值，如果cur<0,则舍弃之前的数，让cur等于当前的数字，否则，cur = cur+当前的数字。若cur和大于max更新max。
是的，算法题是绝对有它本身价值的！ 对算法感到畏惧的 xdm，咱不求一口吃个胖子，先对算法简单题重拳出击，尝试建立自信，训练基础算法思维，不日定能大杀四方、所向披靡。...连续子数组的最大和 输入一个整型数组，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。 要求时间复杂度为O(n)。...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。...解： 1、题目要求的是给出连续最大子数组和是多少，而没有要求给出连续最大子数组是哪一个。明白这一点很重要。 2、其次，题目要求了，时间复杂度要是 O(n) ，所以只能用一次遍历。...3、接着，最关键的是，怎么理解“连续最大”。“连续最大数组的特点是什么？”答案是： 连续最大的数组的最后一位肯定是一个正数，要不然还把它纳入进来干嘛？ 然后，这个正数前面的几个数字之和也要是正数！
题目描述 给定一个由若干 0 和 1 组成的数组 A ，我们最多可以将 K 个值从 0 变成 1 。 返回仅包含 1 的最长（连续）子数组的长度。...并且 0 的数量和 K 判断，如果 cnt0 <= K ，那就说明 [l, r] 中间的 0 不多，可以用至多 K 次机会填充，那就继续向右移动 r 。...因为 l 和 r 分别最多移动 n 次，所以最终的时间复杂度是 的。 那么为什么这样是正确的呢？不会漏掉正确答案所在的区间吗？我们看看漏掉的是哪些区间。...对于一个固定的 r ，移动 l 直到 0 的数量小于等于 K （记为 l' ）的过程中，漏掉的是 [l', r] 这些区间。...然后继续右移 r ，直到第一个 0 数量大于 K 的位置，漏掉了 [r] 和 [>l, >r] 区间。前者 0 的数量一定大于 K ，为什么呢？
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
