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leetcode53-最大子数组和
最大子数组和 dp 记录当前位置的累加和以及最大子数组和。 遍历数组并累加，如果发现累加和小于0，那么前面累加的东西反而会使得后面的和变小，那么直接丢弃，将累加和清零。 class Solution { public int maxSubArray(int[] nums) { int max = nums[0], cur = 0;leetcode53_最长子序列和
public int maxSubArray(int[] nums) { int len = nums.length,ans = nums[0]; int[] dp = new int[len]; dp[0] = nums[0]; for(int i = 1; i < len; i++) { dp[i] = Math.max(nums[i], nums[i]+dp[i-1]); ans = Math.max(dp[i], ans);leetcode53 最大子数组和
题目： 给你一个整数数组 nums ，请你找出一个具有最大和的连续子数组（子数组最少包含一个元素），返回其最大和。 子数组 是数组中的一个连续部分。 示例： 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 。 解析： 动态规划 func maxSubArray(nuleetcode53.最大子数组和
这道题我刚开始用暴力法发现很复杂很费劲，就放弃暴力法了。 方法一：贪心算法 1.准备变量：preSum记录上一次和，curSum记录本次和，maxAns记录最大和 2.遍历数组，当上一次计算的和preSum小于0时，另preSum直接等于当前数组元素 3.如果preSum大于等于0，curSum = preSum + 当前元素，并给preSLeetCode53 最大子序和
LeetCode53 最大子序和 题目解题解题一：动态规划解题二：分治法 题目 解题 解题一：动态规划 // javascript var maxSubArray = function(nums) { let numLen = nums.length; let curSum = nums[0], maxSum = nums[0]; for (let i = 1; i < numLen; i++) {Leetcode53. 最大子序和
53. 最大子序和 给定一个整数数组 nums ，找到一个具有最大和的连续子数组（子数组最少包含一个元素），返回其最大和。 dp入门题 状态转移方程：\(f[i]=max(f[i-1]+a[i],a[i])\) class Solution { public: int maxSubArray(vector<int>& nums) { vector<int> sum; inleetcode53 dp and 分治
leetcode53 1.dp动态规划 class Solution { public: int maxSubArray(vector<int>& nums) { int len=nums.size(); if(len==0) return 0; if(len==1) return nums[0]; vector<int>dp(len,0); dp[0]=nums[0];LeetCode53 最大子序列和
题目 给定一个整数数组 nums ，找到一个具有最大和的连续子数组（子数组最少包含一个元素），返回其最大和。 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 。 示例 2： 输入：nums = [1] 输出：1 示例 3： 输入：nums = [0] 输出：0 示例 4： 输入：nLeetCode53.最大子序和
原题链接：https://leetcode-cn.com/problems/maximum-subarray/ 题目简述： 给定一个整数数组 nums ，找到一个具有最大和的连续子数组（子数组最少包含一个元素），返回其最大和。 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 。 题解： 最长的子Leetcode53：最大子序和
/** * @param {number[]} nums * @return {number} */ var maxSubArray = function(nums) { let ans = nums[0]; let sum = 0; for(const num of nums) { if(sum > 0) { sum += num; } else { sum = num;Leetcode53. 最大子序和(贪心+动态规划)
题目链接：https://leetcode-cn.com/problems/maximum-subarray/ 解题思路 方法一：贪心 如果我们用贪心算法，那么我们可以遍历每一个值，并且把每一个值的和都用s统计，然后先比较s是否比最后的答案要大，如果比最后答案大则更新答案。然后再利用贪心，我们可以知道，如果前面的和小于0那我LeetCode53--二叉树中第二小的节点、N叉树的最大深度
1.二叉树中第二小的节点 //给定一个非空特殊的二叉树，每个节点都是正数，并且每个节点的子节点数量只能为 2 或 0。如果一个节点有两个子节点的话，那么该节点的值等于两个子节点中较小的一 //个。 // // 更正式地说，root.val = min(root.left.val, root.right.val) 总成立。 // //LeetCode53最大子序和(dp思维)
public int maxSubArray(int[] nums) { int res = Integer.MIN_VALUE; int dp=0; for (int i = 0; i < nums.length; i++) { dp=Math.max(dp+nums[i],nums[i]); if (dp>res) res=dp; } return resLeetcode53. Maximum Subarray
Leetcode53. Maximum Subarray 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 laleetcode53
题目： 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. click to show more practiceLeetCode53_Maximum Subarray
此题本身实现比较简单，但对复杂度的要求和分治的要求不太会实现，这其实是一个典型的动态规划问题，局部最优与全局最优的经典解法可以实现一遍循环即得结果。 题目如下： Given an integer array nums, find the contiguous subarray (containing at least one number) which has