5. DP_leetCode 53.Maximum Subarray

一暑始、題目

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.

More practice: If you have figured out the O(n) solution, try coding another solution using the divide and conquer approach, which is more subtle.

二、解題思路

方案一

典型的DP題:

  1. 狀態(tài)dp[i]:以A[i]為最后一個(gè)數(shù)的所有max subarray的和兴革。
  2. 通項(xiàng)公式:dp[i] = dp[i-1]<=0 ? A[i] : dp[i-1]+A[i]
  3. 由于dp[i]僅取決于dp[i-1],所以可以僅用一個(gè)變量來(lái)保存前一個(gè)狀態(tài),而節(jié)省內(nèi)存根穷。

方案二

雖然這道題目用dp解起來(lái)很簡(jiǎn)單,但是題目說(shuō)了导坟,問我們能不能采用divide and conquer的方法解答屿良,也就是二分法。

假設(shè)數(shù)組A[left, right]存在最大區(qū)間惫周,mid = (left + right) / 2尘惧,那么無(wú)非就是三中情況:

  1. 最大值在A[left, mid - 1]里面
  2. 最大值在A[mid + 1, right]里面
  3. 最大值跨過了mid,也就是我們需要計(jì)算[left, mid - 1]區(qū)間的最大值递递,以及[mid + 1, right]的最大值喷橙,然后加上mid,三者之和就是總的最大值

我們可以看到登舞,對(duì)于1和2贰逾,我們通過遞歸可以很方便的求解,然后在同第3的結(jié)果比較菠秒,就是得到的最大值疙剑。

三、解題代碼

方案一

public class Solution {
    /**
     * @param nums: A list of integers
     * @return: A integer indicate the sum of max subarray
     */
    public int maxSubArray(int[] A) {
        int n = A.length;
        int[] dp = new int[n]; //dp[i] means the maximum subarray ending with A[i];
        dp[0] = A[0];
        int max = dp[0];

        for(int i = 1; i < n; i++){
            dp[i] = A[i] + (dp[i - 1] > 0 ? dp[i - 1] : 0);
            max = Math.max(max, dp[i]);
        }

        return max;
    }
}

方案二

public class Solution {
    public int maxSubArray(int[] A) {
        int maxSum = Integer.MIN_VALUE;
        return findMaxSub(A, 0, A.length - 1, maxSum);
    }

    // recursive to find max sum 
    // may appear on the left or right part, or across mid(from left to right)
    public int findMaxSub(int[] A, int left, int right, int maxSum) {
        if(left > right)    return Integer.MIN_VALUE;

        // get max sub sum from both left and right cases
        int mid = (left + right) / 2;
        int leftMax = findMaxSub(A, left, mid - 1, maxSum);
        int rightMax = findMaxSub(A, mid + 1, right, maxSum);
        maxSum = Math.max(maxSum, Math.max(leftMax, rightMax));

        // get max sum of this range (case: across mid)
        // so need to expend to both left and right using mid as center
        // mid -> left
        int sum = 0, midLeftMax = 0;
        for(int i = mid - 1; i >= left; i--) {
            sum += A[i];
            if(sum > midLeftMax)    midLeftMax = sum;
        }
        // mid -> right
        int midRightMax = 0; sum = 0;
        for(int i = mid + 1; i <= right; i++) {
            sum += A[i];
            if(sum > midRightMax)    midRightMax = sum;
        }

        // get the max value from the left, right and across mid
        maxSum = Math.max(maxSum, midLeftMax + midRightMax + A[mid]);

        return maxSum;
    }
}

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