一个有N个元素的整型数组,求该数组的各个子数组中,子数组之和的最大值是多少?
时间: 2024-02-25 19:57:40 浏览: 20
这是一个常见的动态规划问题,可以使用 Kadane 算法来解决。该算法的时间复杂度为 O(n)。
首先定义两个变量:max_so_far 和 max_ending_here。max_so_far 用于存储全局最大值,max_ending_here 用于存储当前子数组的最大值。
算法流程如下:
1. 将 max_so_far 和 max_ending_here 初始化为第一个元素的值。
2. 遍历整个数组,对于每个元素:
- 将 max_ending_here 加上该元素的值。
- 如果 max_ending_here 大于 max_so_far,则将 max_so_far 更新为 max_ending_here。
- 如果 max_ending_here 小于 0,则将其重置为 0。
3. 返回 max_so_far。
以下是该算法的 Python 代码实现:
```
def maxSubArray(nums):
max_so_far = max_ending_here = nums[0]
for i in range(1, len(nums)):
max_ending_here = max(max_ending_here + nums[i], nums[i])
max_so_far = max(max_so_far, max_ending_here)
return max_so_far
```
其中,nums 是输入的整型数组。
相关问题
用c写一个编程,满足,一个有N个元素的整型数组,求该数组的各个子数组中,子数组之和的最大值
以下是用C语言实现 Kadane 算法的代码:
```c
#include <stdio.h>
int maxSubArray(int nums[], int n) {
int max_so_far = nums[0];
int max_ending_here = nums[0];
for (int i = 1; i < n; i++) {
max_ending_here = max_ending_here + nums[i];
if (max_ending_here < nums[i]) {
max_ending_here = nums[i];
}
if (max_so_far < max_ending_here) {
max_so_far = max_ending_here;
}
}
return max_so_far;
}
int main() {
int nums[] = {-2, 1, -3, 4, -1, 2, 1, -5, 4};
int n = sizeof(nums) / sizeof(nums[0]);
int max_sum = maxSubArray(nums, n);
printf("Maximum subarray sum is %d", max_sum);
return 0;
}
```
其中,nums 是输入的整型数组,n 是数组的长度。函数 maxSubArray 返回子数组之和的最大值。在主函数中,我们用一个给定的例子测试了这个函数的正确性。
用指针求含有n个元素的整型数组的最大值和最小值
可以定义两个变量分别存储最大值和最小值,然后遍历整型数组,比较每个元素与当前最大值和最小值的大小关系,更新最大值和最小值即可。使用指针可以通过指针操作数组元素来实现。具体实现如下:
```c
void findMinMax(int* arr, int n, int* max, int* min) {
*max = *min = arr[]; // 初始化最大值和最小值为数组第一个元素
for (int i = 1; i < n; i++) {
if (arr[i] > *max) {
*max = arr[i]; // 更新最大值
}
if (arr[i] < *min) {
*min = arr[i]; // 更新最小值
}
}
}
```
调用该函数时,需要传入整型数组的指针、数组元素个数、最大值和最小值的指针,函数执行完毕后,最大值和最小值的值会存储在对应的指针变量中。例如:
```c
int arr[] = {3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5, 3};
int n = sizeof(arr) / sizeof(int);
int max, min;
findMinMax(arr, n, &max, &min);
printf("Max: %d, Min: %d\n", max, min);
```