设计并实现高效Java算法，解决复杂问题案例

原创灰太狼 2024-10-25 07:03 7阅读 0赞

案例：求解数组中的最大子序列和

问题描述：
给定一个整数数组，找出最长连续序列的长度以及这个序列的最大和。

高效Java算法实现：

1. 使用滑动窗口方法。维护两个指针，一个当前最大子序列和的起点，另一个是右边界，每次更新右边界时都要检查当前序列是否满足条件（连续且和最大）。

2. 创建一个辅助数组来存储每个位置上最大值的位置。这样在更新右边界时，可以通过计算得到的最大值的位置，然后在原数组中找到这个位置，从而获取当前连续序列的长度和和。

以下是Java代码实现：

```java
public class MaxSubarraySum {
    public static void main(String[] args) {
        int[] arr = {1, 4, 2, 3};
        maxSubArraySum(arr);
    }

// 滑动窗口方法求解最大子序列和
    public static void maxSubArraySum(int[] arr) {
        if (arr == null || arr.length == 0) {
            System.out.println("Array is empty or null");
            return;
        }

int left = 0, sumMax = arr[0], right = 1;

// 遍历数组
        while (right < arr.length) {
            // 右边界移动到当前值的下一个位置
            sumMax = Math.max(arr[right] + sumMax, sumMax));

// 更新最大子序列和
            if (sumMax == arr[right]) {
                // 如果当前子序列等于最大子序列，那么更新左边界
                left = right - 1;
            }

// 右边界右移一位
            right++;
        }

// 输出结果
        System.out.println("Length of longest continuous subarray: " + (left + 1)));
        System.out.println("Maximum sum of the continuous subarray: " + arr[left] + 1);
    }
}
```

这个Java程序首先定义了一个滑动窗口方法，用于找出数组中的最长连续子序列的长度和最大和。最后在main方法中测试了这个算法。