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每日算法挑战:寻找最大子数组和

本题探讨如何从一个包含正数与负数的整型数组中,找出具有最大和的连续子数组,并给出高效的解决方案。

问题描述

// 寻找最大子数组和
// 给定一个整型数组,其中元素可正可负。
// 目标是从这个数组中找到一个连续的子序列(子数组),使得该子序列的所有元素之和最大。
// 要求算法的时间复杂度为O(n)。
// 例如,对于输入数组 [1, -2, 3, 10, -4, 7, 2, -5],和最大的子数组是 [3, 10, -4, 7, 2],其和为 18。

解题思路

解决这个问题的一种高效方法是使用动态规划的思想,具体来说就是Kadane算法。通过一次遍历数组,我们可以计算出以当前元素结尾的最大子数组和。同时,我们还需要跟踪整个过程中遇到的最大和,以及该最大和对应的子数组起始和结束位置。

实现代码

int findMaxSubarraySum(int* arr, int n, int* start, int* end) {
int maxSoFar = arr[0], maxEndingHere = arr[0];
*start = *end = 0;
int s = 0;
for (int i = 1; i if (maxEndingHere + arr[i] > arr[i]) {
maxEndingHere += arr[i];
} else {
maxEndingHere = arr[i];
s = i;
}
if (maxSoFar maxSoFar = maxEndingHere;
*start = s;
*end = i;
}
}
return maxSoFar;
}


参考资料:https://www.cnblogs.com/quark/p/3668285.html


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