使用kotlin解决这个问题: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。
时间: 2023-11-27 17:49:44 浏览: 56
以下是使用 Kotlin 实现的 O(n) 解法:
```kotlin
fun maxSubArray(nums: IntArray): Int {
var maxSum = nums[0]
var currentSum = nums[0]
for (i in 1 until nums.size) {
currentSum = maxOf(currentSum + nums[i], nums[i])
maxSum = maxOf(maxSum, currentSum)
}
return maxSum
}
```
思路是遍历整个数组,对于每个元素,计算以该元素为结尾的最大和的连续子数组的和,并将其与当前的最大值比较,更新最大值。由于只需要遍历一次数组,时间复杂度为 O(n)。
可以使用以下代码进行测试:
```kotlin
fun main() {
val nums1 = intArrayOf(-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4)
println(maxSubArray(nums1)) // 输出 6
val nums2 = intArrayOf(1)
println(maxSubArray(nums2)) // 输出 1
val nums3 = intArrayOf(5,4,-1,7,8)
println(maxSubArray(nums3)) // 输出 23
}
```
相关问题
kotlin 求数组的度:给定一个非空且只包含非负数的整数数组 nums,数组的 度 的定义是指数组里任一元素出现频数的最大值。
可以使用 HashMap 来解决此问题。首先使用 HashMap 存储每个数字出现的次数以及第一次出现的索引位置。然后遍历 HashMap,找到出现次数最多的数字,并计算其第一次出现和最后一次出现的位置之差,即为数组的度。
示例代码:
```kotlin
fun findShortestSubArray(nums: IntArray): Int {
val map = mutableMapOf<Int, IntArray>() // 存储数字出现的次数和第一次出现的位置
var maxCount = 0 // 数组的度
var minLen = Int.MAX_VALUE // 最短的子数组长度
// 遍历数组,记录每个数字出现的次数和第一次出现的位置
for (i in nums.indices) {
val num = nums[i]
if (map.containsKey(num)) {
map[num]!![0]++
map[num]!![2] = i
} else {
map[num] = intArrayOf(1, i, i)
}
maxCount = maxOf(maxCount, map[num]!![0])
}
// 遍历 HashMap,找到出现次数最多的数字,并计算其第一次出现和最后一次出现的位置之差
for ((_, value) in map) {
if (value[0] == maxCount) {
minLen = minOf(minLen, value[2] - value[1] + 1)
}
}
return minLen
}
```
在上面的示例代码中,我们首先创建一个空的 HashMap,用于存储每个数字出现的次数和第一次出现的位置。然后遍历数组,记录每个数字出现的次数和第一次出现的位置,并更新数组的度。最后遍历 HashMap,找到出现次数最多的数字,并计算其第一次出现和最后一次出现的位置之差,即为数组的度。
使用kotlin实现一个函数:要求在一个排好序的整数数组中,找到比目标值大的个数。使用二分查找
好的,以下是使用 Kotlin 实现的函数:
```kotlin
fun countNumbersGreaterThanTarget(nums: IntArray, target: Int): Int {
var left = 0
var right = nums.size - 1
var count = 0
while (left <= right) {
val mid = left + (right - left) / 2
if (nums[mid] <= target) {
left = mid + 1
} else {
count += right - mid + 1
right = mid - 1
}
}
return count
}
```
这个函数使用二分查找的方式在排好序的整数数组 `nums` 中找到比目标值 `target` 大的个数。首先初始化左右指针,然后在循环中计算出中间位置 `mid`,如果中间值小于等于目标值,则将左指针向右移动到 `mid + 1` 的位置;否则说明中间值大于目标值,将比目标值大的个数计入 `count` 中,并将右指针向左移动到 `mid - 1` 的位置。最后返回 `count` 即可。
希望这个函数能满足您的需求。
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)