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数据结构与算法之动态规划: LeetCode 53. 最大子数组和 (Ts版)

最大子数组和

  • https://leetcode.cn/problems/maximum-subarray/description/

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

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 = [5,4,-1,7,8]
输出:23

提示

  • 1 <= nums.length <= 1 0 5 10^5 105

  • - 1 0 4 10^4 104 <= nums[i] <= 1 0 4 10^4 104

  • 进阶:如果你已经实现复杂度为 O(n) 的解法,尝试使用更为精妙的 分治法 求解

Typescript 版算法实现


1 ) 方案1: 动态规划

function maxSubArray(nums: number[]): number {let pre = 0, maxAns = nums[0];nums.forEach((x) => {pre = Math.max(pre + x, x);maxAns = Math.max(maxAns, pre);});return maxAns;
};

2 )方案2: 动态规划

function maxSubArray(nums: number[]): number {const len = nums.length;if (len === 0) return 0;// dp[i] 表示:以 nums[i] 结尾的连续子数组的最大和let dp = new Array(len);dp[0] = nums[0];let res = dp[0];for (let i = 1; i < len; i++) {dp[i] = dp[i - 1] > 0 ? dp[i - 1] + nums[i] : nums[i];res = Math.max(res, dp[i]);}return res;
}

3 )方案3: 分治

// 定义 Status 接口
interface IStatus {lSum: number;rSum: number;mSum: number;iSum: number;
}function Status(l:number, r:number, m:number, i:number) {this.lSum = l;this.rSum = r;this.mSum = m;this.iSum = i;
}function pushUp(l:IStatus, r:IStatus) {const iSum = l.iSum + r.iSum;const lSum = Math.max(l.lSum, l.iSum + r.lSum);const rSum = Math.max(r.rSum, r.iSum + l.rSum);const mSum = Math.max(Math.max(l.mSum, r.mSum), l.rSum + r.lSum);return new Status(lSum, rSum, mSum, iSum);
}function getInfo (a:number[], l:number, r:number) {if (l === r) return new Status(a[l], a[l], a[l], a[l]);const m = (l + r) >> 1;const lSub = getInfo(a, l, m);const rSub = getInfo(a, m + 1, r);return pushUp(lSub, rSub);
}function maxSubArray(nums: number[]): number {return getInfo(nums, 0, nums.length - 1).mSum;
}

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