贪心算法解决最大子数组问题
时间: 2024-05-27 21:06:27 浏览: 21
最大子数组问题是在一个数组中找到一个连续的子数组,使得该子数组的元素和最大。贪心算法可以用来解决最大子数组问题。具体来说,贪心算法将问题分解为子问题,并且对于每个子问题都做出一个局部最优解,最终得到整个问题的最优解。
贪心算法解决最大子数组问题的思路如下:
1. 初始化一个变量 max_sum 和一个变量 cur_sum,分别表示当前找到的最大和的子数组和当前遍历的子数组的和。
2. 遍历整个数组,对于每个元素,将其加入当前遍历的子数组中。
3. 每当 cur_sum 大于 max_sum 时,更新 max_sum 的值。
4. 如果 cur_sum 小于零,则将 cur_sum 重置为零。
5. 重复步骤2-4直到遍历完整个数组。
以下是代码示例:
```
int maxSubArray(vector<int>& nums) {
int max_sum = INT_MIN;
int cur_sum = 0;
for (int i = 0; i < nums.size(); i++) {
cur_sum += nums[i];
if (cur_sum > max_sum) {
max_sum = cur_sum;
}
if (cur_sum < 0) {
cur_sum = 0;
}
}
return max_sum;
}
```
相关问题
最大子数组动态规划时间复杂度
最大子数组问题是一个经典的动态规划问题,目的是在一个给定的数组中找到一段连续的子数组,使得子数组的和最大。该问题可以使用动态规划算法来解决,时间复杂度为O(n)。
具体来说,动态规划算法的思路是通过维护两个变量来进行计算:一个变量用于记录当前的最大子数组和,另一个变量用于记录当前的子数组和。每遍历到一个新的元素时,更新当前的子数组和,同时比较当前的最大子数组和和新的子数组和,将最大值存入当前的最大子数组和中。
在实现时需要注意一些细节,比如边界条件、变量的初始化等。此外,还可以使用分治法或者贪心算法来解决该问题,它们的时间复杂度也为O(n)。
给定一个整数数组,数组里可能有正数、负数和零。数组中连续的一个或多个整数组成一个子数组,每个子数组都有一个和。假设允许交换数组中任意两个数的位置,只允许交换一次,求最大子数组和。给出两种不同的解决方法的C语言完整代码、解题思路和复杂度分析
解决方法1:
首先,我们可以考虑每一次交换两个数的位置,对最大子数组和的贡献是什么。设原数组为a,交换位置后的数组为b,则有:
- 对于a[i]和a[j]同号的情况,交换后b[i]和b[j]仍然同号,对结果没有影响;
- 对于a[i]和a[j]异号的情况,交换后b[i]和b[j]同号,可以使得原来的负数变成正数,对结果有正向的贡献。
因此,我们可以枚举所有的i和j,计算交换后的最大子数组和,取其中的最大值即可。具体实现中,可以在枚举i的同时,维护数组的前缀和数组preSum,然后再枚举j,计算交换后的最大子数组和即可。时间复杂度为O(n^2),空间复杂度为O(n),代码如下:
```c
int maxSubArray(int* nums, int numsSize){
int maxSum = nums[0];
int *preSum = (int*)malloc(sizeof(int)*numsSize);
preSum[0] = nums[0];
for(int i=1;i<numsSize;i++){
preSum[i] = preSum[i-1] + nums[i];
maxSum = fmax(maxSum,nums[i]);
}
for(int i=0;i<numsSize;i++){
for(int j=i+1;j<numsSize;j++){
int sum = preSum[numsSize-1] - preSum[j] + preSum[i] + (nums[j]-nums[i]);
maxSum = fmax(maxSum,sum);
}
}
free(preSum);
return maxSum;
}
```
解决方法2:
其次,我们可以考虑使用贪心算法来解决这个问题。具体思路是维护两个变量:maxSum表示当前最大子数组和,curSum表示当前子数组和。遍历数组,对于每一个元素,如果curSum小于等于0,则重新开始计算子数组和;否则,继续累加curSum。在遍历过程中,记录数组中最小值的位置和最大值的位置,当curSum大于maxSum时,更新maxSum。最后,如果maxSum小于0,则返回数组中最小值;否则,返回maxSum。在遍历数组的过程中,顺便记录下最大子数组和的开始位置和结束位置,然后再枚举数组中所有不在最大子数组中的元素,找出其中的最大值,即为交换后的最大子数组和。时间复杂度为O(n),空间复杂度为O(1),代码如下:
```c
int maxSubArray(int* nums, int numsSize){
int maxSum = nums[0], curSum = 0;
int minPos = 0, maxPos = 0;
int maxStart = 0, maxEnd = 0;
for(int i=0;i<numsSize;i++){
if(curSum<=0){
curSum = nums[i];
minPos = i;
}
else{
curSum += nums[i];
}
if(curSum>maxSum){
maxSum = curSum;
maxPos = i;
maxStart = minPos;
maxEnd = i;
}
}
if(maxSum<=0) return nums[minPos];
else{
int ans = maxSum;
for(int i=0;i<numsSize;i++){
if(i>=maxStart && i<=maxEnd) continue;
for(int j=i+1;j<numsSize;j++){
if(j>=maxStart && j<=maxEnd) continue;
int sum = maxSum - nums[i] - nums[j];
if(i<maxStart) sum += nums[maxStart];
if(i>maxEnd) sum += nums[maxEnd];
if(j<maxStart) sum += nums[maxStart];
if(j>maxEnd) sum += nums[maxEnd];
ans = fmax(ans,sum);
}
}
return ans;
}
}
```
两种方法的时间复杂度分别为O(n^2)和O(n),但是第二种方法的空间复杂度为O(1)。因此,如果空间复杂度比较关键的话,建议使用第二种方法。
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