LeetCode | 0053. Maximum Subarray最大子序和【Python】

LeetCode 0053. Maximum Subarray最大子序和【Easy】【Python】【動態(tài)規(guī)劃】

Problem

LeetCode

Given an integer array nums, find the contiguous subarray (containing at least one number) which has the largest sum and return its sum.

Example:

Input: [-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4],
Output: 6
Explanation: [4,-1,2,1] has the largest sum = 6.

Follow up:

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

問題

力扣

給定一個整數(shù)數(shù)組 nums 喧务,找到一個具有最大和的連續(xù)子數(shù)組(子數(shù)組最少包含一個元素),返回其最大和。

示例:

輸入: [-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4],
輸出: 6
解釋: 連續(xù)子數(shù)組 [4,-1,2,1] 的和最大,為 6。

進階:

如果你已經(jīng)實現(xiàn)復雜度為 O(n) 的解法,嘗試使用更為精妙的分治法求解崖咨。

思路

動態(tài)規(guī)劃

找到 dp 遞推公式。dp 等于每個位置的數(shù)字加上前面的 dp晴弃,當前面的 dp 是負數(shù)時就不要加了掩幢。

時間復雜度: O(len(nums))
空間復雜度: O(1)

Python代碼

class Solution(object):
    def maxSubArray(self, nums):
        """
        :type nums: List[int]
        :rtype: int
        """
        if not nums:
            return 0
        dp = 0
        sum = -0xFFFFFFFF
        for i in range(len(nums)):
            dp = nums[i] + (dp if dp > 0 else 0)  # if dp > 0: dp = nums[i] + dp, else: dp = nums[i]
            sum = max(sum, dp)
        return sum

代碼地址

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