LeetCode_1905_连续子数组的最大和

题目链接

• https://leetcode-cn.com/problems/lian-xu-zi-shu-zu-de-zui-da-he-lcof/

解题思路

• 动态规划
• 首先来了解一下动态规划的几个步骤
  • 确定状态
  • 找到转移公式
  • 确定初始条件和边界条件
  • 计算结果
• 定义dp[i]表示数组中前i+1个元素构成的连续子数组的最大和
• 计算dp[i]时只要判断dp[i-1]是大于0还是小于0，如果dp[i-1] > 0,那么dp[i] = dp[i-1] + num[i]。如果dp[i-1] < 0，直接将前面的舍弃，重新开始计算，也就是令dp[i] = nums[i].所以转移公式如下dp[i] = nums[i] + max(dp[i-1],0)
• 边界条件判断，当i = 0时，也就是前1个元素，他能构成的最大和也就是他自己，所以dp[0] = nums[0]

AC代码

class Solution {
    public int maxSubArray(int[] nums) {
        int len = nums.length;
        int[] dp = new int[len];
        dp[0] = nums[0];
        int max = dp[0];
        for (int i = 1; i < len; i++) {
            dp[i] = Math.max(dp[i - 1], 0) + nums[i];
            max = Math.max(dp[i], max);
        }
        return max;
    }
}

本地测试代码

class Solution {
    public int maxSubArray(int[] nums) {
        int len = nums.length;
        int[] dp = new int[len];
        dp[0] = nums[0];
        int max = dp[0];
        for (int i = 1; i < len; i++) {
            dp[i] = Math.max(dp[i - 1], 0) + nums[i];
            max = Math.max(dp[i], max);
        }
        return max;
    }
}

标签：nums,int,max,len,Math,数组,1905,LeetCode,dp
来源： https://blog.csdn.net/Fitz1318/article/details/115707374