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題目描述:
一個有 n 個元素的數(shù)組,這 n 個元素既可以是正數(shù)也可以是負(fù)數(shù),數(shù)組中連續(xù)
的一個或多個元素可以組成一個連續(xù)的子數(shù)組,一個數(shù)組可能有多個這種連續(xù)的子數(shù)組,求子數(shù)組的最大值。例如,對于數(shù)組 [1,-2,4,8,-4,7,-1,-5] 而言,其最大和的子數(shù)組為 [4,8,-4,7],最大值為 15。
方法:
1.蠻力法
找出所有的子數(shù)組,然后求出子數(shù)組的和,在所有子數(shù)組的和中取最大值。
代碼實現(xiàn):
#!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2020/1/29 21:59 # @Author : buu # @Software: PyCharm # @Blog :https://blog.csdn.net/weixin_44321080 def maxSubArrSum(arr): if arr == None or len(arr) <= 0: print('參數(shù)不合理!') return thisSum = 0 maxSum = 0 i = 0 while i < len(arr): j = i while j < len(arr):# j 控制連續(xù)子數(shù)組包含的元素個數(shù) thisSum = 0 k = i # k 表示連續(xù)子數(shù)組開始的下標(biāo) while k < j: thisSum += arr[k] k += 1 if thisSum > maxSum: maxSum = thisSum j += 1 i += 1 return maxSum if __name__ == '__main__': arr = [1, -2, 4, 8, -4, 7, -1, -5] print('1 max sub array sum:', maxSubArrSum(arr))
結(jié)果:
算法性能分析:
這種方法的時間復(fù)雜度為O(n3);
2.重復(fù)利用已經(jīng)計算的子數(shù)組和
由于 sum[i,j] = sum[i,j-1] + arr[j],在計算 sum[i,j] 的時候可以使用前面已計算出的 sum[i,j-1] 而不需要重新計算,采用這種方法可以省去計算 sum[i,j-1] 的時間,從而提高效率。
代碼實現(xiàn):
#!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2020/1/30 10:53 # @Author : buu # @Software: PyCharm # @Blog :https://blog.csdn.net/weixin_44321080 def maxSubArrSum(arr): if arr == None or len(arr) <= 0: print('參數(shù)不合理!') return maxSum = -2 ** 31 i = 0 while i < len(arr): # i: 0~7 sums = 0 j = i while j < len(arr): # j: 0~7 sums += arr[j] # sums 重復(fù)利用 if sums > maxSum: # 每加一次就判斷一次 maxSum = sums j += 1 i += 1 return maxSum if __name__ == '__main__': arr = [1, -2, 4, 8, -4, 7, -1, -5] print('2 max sub array sum:', maxSubArrSum(arr))
結(jié)果:
算法性能分析:
使用了雙重循環(huán),時間復(fù)雜度為O(n2);
3.動態(tài)規(guī)劃
首先可以根據(jù)數(shù)組最后一個元素 arr[n-1] 與最大子數(shù)組的關(guān)系分為以下三種情況討論:
(包含或不包含,包含的話肯定以最后一個元素結(jié)尾;不包含的話,或者最后一個元素單獨構(gòu)成最大子數(shù)組,或者轉(zhuǎn)換為求 arr[1…n-2] 的最大子數(shù)組)
(1) 最大子數(shù)組包含 arr[n-1],即最大子數(shù)組以 arr[n-1] 結(jié)尾;
(2) arr[n-1] 單獨構(gòu)成最大子數(shù)組;
(3) 最大子數(shù)組不包含 arr[n-1],那么求 arr[1…n-1] 的最大子數(shù)組可以轉(zhuǎn)換為求 arr[1…n-2] 的最大子數(shù)組。
所以有:
代碼實現(xiàn):
#!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2020/1/30 11:19 # @Author : buu # @Software: PyCharm # @Blog :https://blog.csdn.net/weixin_44321080 def maxSubArrSum(arr): if arr == None or len(arr) <= 0: print('參數(shù)不合理!') return n = len(arr) End = [None] * n # End[i] 表示包含 arr[i] 的最大子數(shù)組和 All = [None] * n # All[i] 表示最大子數(shù)組和 End[n - 1] = arr[n - 1] All[n - 1] = arr[n - 1] End[0] = All[0] = arr[0] i = 1 while i < n: End[i] = max(End[i - 1] + arr[i], arr[i]) # i=1時若arr[0]<0,則從arr[1]重新開始 All[i] = max(End[i], All[i - 1]) i += 1 return All[n - 1] if __name__ == '__main__': arr = [1, -2, 4, 8, -4, 7, -1, -5] print('3 max sub array sum:', maxSubArrSum(arr))
結(jié)果:
算法性能分析:
時間復(fù)雜度為O(n);
由于額外申請了兩個數(shù)組,所以空間復(fù)雜度為O(n);
4.優(yōu)化的動態(tài)規(guī)劃
方法3中每次其實只用到了 End[i-1] 與 All[i-1] ,而不是整個數(shù)組中的值,所以可以定義兩個變量來保存 End[i-1] 與 All[i-1] 的值,并且可以反復(fù)利用。
代碼實現(xiàn):
#!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2020/1/30 11:55 # @Author : buu # @Software: PyCharm # @Blog :https://blog.csdn.net/weixin_44321080 def maxSubArrSum(arr): if arr == None or len(arr) <= 0: print('參數(shù)不合理!') return nAll = arr[0] # 最大子數(shù)組和 nEnd = arr[0] # 包含最后一個元素的最大子數(shù)組和 i = 1 while i < len(arr): nEnd = max(nEnd + arr[i], arr[i]) nAll = max(nEnd, nAll) i += 1 return nAll if __name__ == '__main__': arr = [1, -2, 4, 8, -4, 7, -1, -5] print('4 max sub array sum:', maxSubArrSum(arr))
結(jié)果:
算法性能分析:
時間復(fù)雜度為O(n);
空間復(fù)雜度為O(1);
引申:
在知道了子數(shù)組的最大值后,如何確定最大子數(shù)組的和?
思路:
代碼實現(xiàn):
#!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2020/1/30 12:01 # @Author : buu # @Software: PyCharm # @Blog :https://blog.csdn.net/weixin_44321080 class Test: def __init__(self): self.begin = 0 # 記錄最大子數(shù)組起始位置 self.end = 0 # 記錄最大子數(shù)組結(jié)束位置 def maxSubArrSum(self, arr): n = len(arr) maxSum = -2 ** 31 # 子數(shù)組最大值 nSum = 0 # 包含子數(shù)組最后一位的最大值 nStart = 0 i = 0 while i < n: if nSum < 0: nSum = arr[i] nStart = i else: nSum += arr[i] if nSum > maxSum: maxSum = nSum self.begin = nStart self.end = i i += 1 return maxSum def getBegin(self): return self.begin def getEnd(self): return self.end if __name__ == '__main__': arr = [1, -2, 4, 8, -4, 7, -1, -5] t = Test() print('連續(xù)最大和為:', t.maxSubArrSum(arr)) print('begin at ', t.getBegin()) print('end at ', t.getEnd())
結(jié)果:
以上就是本文的全部內(nèi)容,希望對大家的學(xué)習(xí)有所幫助,也希望大家多多支持億速云。
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