【LeetCode: 53. 最大子数组和 | 暴力递归=＞记忆化搜索=＞动态规划

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【LeetCode: 53. 最大子数组和 | 暴力递归=＞记忆化搜索=＞动态规划 | 分治法】

🚀 算法题 🚀

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【LeetCode: 53. 最大子数组和 | 暴力递归=＞记忆化搜索=＞动态规划 | 分治法】

🚩 题目链接

53. 最大子数组和

⛲ 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。

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 <= 105
-104 <= nums[i] <= 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。

🌟 求解思路&实现代码&运行结果

⚡ 暴力递归

🥦 求解思路

整个问题过程的求解思路就是大的规模划分为小的规模，进行一个求解，也就是我们常说的重复子问题，我们可以想到通过递归来做。
因为我们求解的是子数组，所有求得答案的结果中最大和一定是数组中连续的元素求和而得到的。
该类型的题目我们考虑以某一个位置结尾的情况是什么的样结果，枚举小于 cur 的子数组选或不选，比如当前来到了cur位置，那么cur位置的结果可能来自有哪些情况组成呢？1. 就由当前的位置组成，当前位置就是最大的。 2. 还有可能是前一个位置最大连续子数组的和+当前位置的结果。
最终当前位置结尾的最大值就是情况1和情况2的最大值。
因为每一个位置都是可能作为结束位置的，所有我们通过迭代的方式去调用我们递归的函数，每次将结束的位置传入。找到所有情况的最大值。

🥦 实现代码

class Solution {
    public int max = Integer.MIN_VALUE;
    
    public int maxSubArray(int[] nums) {
        for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
            max = Math.max(max, process(i,nums));
        }
        return max;
    }

    // 当前位置结尾最大值
    public int process(int index,int[] nums){
        if(index<0) return 0;
        return Math.max(process(index-1,nums)+nums[index],nums[index]);
    }
}

🥦 运行结果

时间超限了，不要紧哦，我还有锦囊妙计！

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⚡ 记忆化搜索

🥦 求解思路

根据我们递归的分析，在递归的过程中会产生重复的子过程，所以我们想到了加一个缓存表，也就是我们的记忆化搜索。

🥦 实现代码

class Solution {
    public int max = Integer.MIN_VALUE;
    public int[] dp;
    public int maxSubArray(int[] nums) {
        int n=nums.length;
        dp=new int[n];
        Arrays.fill(dp,-1);
        for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
            max = Math.max(max, process(i,nums));
        }
        return max;
    }
    
    public int process(int index,int[] nums){
        if(index<0) return 0;
        if(dp[index]!=-1) return dp[index];
        return dp[index]=Math.max(process(index-1,nums)+nums[index],nums[index]);
    }
}

🥦 运行结果

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⚡ 动态规划

🥦 求解思路

按照我们之前递归和记忆化搜索的思路，通过动态规划实现出来。

🥦 实现代码

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

🥦 运行结果

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🥦 代码优化

空间优化即可。

class Solution {
    public int max = Integer.MIN_VALUE;

    public int maxSubArray(int[] nums) {
        int n=nums.length;
        int pre=nums[0];
        max=pre;
        for (int index=1;index<n;index++) {
            pre=Math.max(pre+nums[index],nums[index]);
            max = Math.max(max, pre);
        }
        return max;
    }
}

结果展示
【LeetCode: 53. 最大子数组和 | 暴力递归=＞记忆化搜索=＞动态规划 | 分治法】

⚡ 分治法

🥦 求解思路

求解的核心思路就是分类讨论，具体的情况如下:

子区间 [left, mid]；
子区间 [mid + 1, right]；
包含子区间 [mid , mid + 1] 的子区间，即 nums[mid] 与 nums[mid + 1] 一定会被选取。

我们检查是否还有遗漏的情况，确定没有，那最大值就在三种情况中的一种。
接下来我们就来具体的实现一下代码。

🥦 实现代码

public class Solution {

    public int maxSubArray(int[] nums) {
        int n = nums.length;
        if (n == 0) {
            return 0;
        }
        return process(nums, 0, n - 1);
    }

    public int process(int[] nums, int left, int right) {
        if (left == right) {
            return nums[left];
        }
        int mid = left + (right - left) / 2;
        int sum = 0;
        int leftSum = Integer.MIN_VALUE;
        for (int i = mid; i >= left; i--) {
            sum += nums[i];
            if (sum > leftSum) {
                leftSum = sum;
            }
        }
        sum = 0;
        int rightSum = Integer.MIN_VALUE;
        for (int i = mid + 1; i <= right; i++) {
            sum += nums[i];
            if (sum > rightSum) {
                rightSum = sum;
            }
        }
        return Math.max(process(nums, left, mid), Math.max(process(nums, mid + 1, right), leftSum+rightSum));
    }
}