连续子数组的最大和
一、分析
使用动态规划
F(i):以array[i]为末尾元素的子数组的和的最大值,子数组的元素的相对位置不变
F(i)=max(F(i-1)+array[i] , array[i])
res:所有子数组的和的最大值
res=max(res,F(i))
如数组[6, -3, -2, 7, -15, 1, 2, 2]
初始状态:
F(0)=6
res=6
i=1:
F(1)=max(F(0)-3,-3)=max(6-3,3)=3
res=max(F(1),res)=max(3,6)=6
i=2:
F(2)=max(F(1)-2,-2)=max(3-2,-2)=1
res=max(F(2),res)=max(1,6)=6
i=3:
F(3)=max(F(2)+7,7)=max(1+7,7)=8
res=max(F(2),res)=max(8,6)=8
i=4:
F(4)=max(F(3)-15,-15)=max(8-15,-15)=-7
res=max(F(4),res)=max(-7,8)=8
以此类推
最终res的值为8
二、代码实现
public class Solution {
//动态规划思想解法
public int FindGreatestSumOfSubArray(int[] array) {
if(array==null||array.length==0)
return Integer.MAX_VALUE;
int res=array[0];
int max=array[0];
for(int i=1;i!=array.length;i++){
max=Math.max(array[i]+max,array[i]);
res=Math.max(res,max);
}
return res;
}
public static void main(String[]args){
//System.out.println("Hello");
int[]arr={
6,-3,-2,7,-15,1,2,2};
Solution s=new Solution();
System.out.println(s.FindGreatestSumOfSubArray(arr));
}
}
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