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「线性DP-步入」最大子串和

「线性DP-步入」最大子串和

最大子串和

题目描述

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。

样例

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 。

提示

  • 1<=nums.length<=1051 <= nums.length <= 1051<=nums.length<=105
  • −104<=nums[i]<=104-104 <= nums[i] <= 104104<=nums[i]<=104
  • https://leetcode-cn.com/problems/maximum-subarray

分析

  • 原问题:找出一个具有最大和的连续子数组

  • 子问题:求前 i 项的最大连续子数组的最大和

  • DP 定义:表示前 i 项的最大连续子数组的最大和(第 i 项必选)

  • DP 方程:dp[i]=max(dp[i−1]+nums[i],nums[i])dp[i] = max(dp[i-1] + nums[i], nums[i])dp[i]=max(dp[i1]+nums[i],nums[i])

    dp[i−1]>0dp[i-1] > 0dp[i1]>0,则 dp[i]=dp[i−1]+nums[i]dp[i] = dp[i - 1] + nums[i]dp[i]=dp[i1]+nums[i] ,否则 dp[i]=nums[i]dp[i] = nums[i]dp[i]=nums[i]

  • DP 初始化:无

「线性DP-步入」最大子串和

代码

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