LeetCode:53. Maximum Subarray（找出数组中和最大子数组）

ゝ一纸荒年。 2022-04-11 11:56 177阅读 0赞

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**文章目录:**

题目描述：

java实现方法1：

python实现方法1：

java实现方法2：

python实现方法2：

源码github地址：

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### 题目描述： ###

给定一个整数数组 nums ，找到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。

示例:

输入: [-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。

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。

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### java实现方法1： ###

/**
         * 求数组的子数组和最大
         *
         * @param nums 数组
         * @return 最大值
         */
        private int maximumSubarray(int[] nums) {
            if (nums == null || nums.length == 0) {
                return 0;
            }
            int result = nums[0], sum = 0;
            for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
                if (sum < 0) {
                    sum = nums[i];
                } else {
                    sum += nums[i];
                }
                result = Math.max(result, sum);
            }
            return result;
        }

时间复杂度：O(n)

空间复杂度：O(1)

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### python实现方法1： ###

def max_sub_array(self, nums: List[int]) -> int:
            '''
                获取到连续子数组最大值
            Args:
                nums:数组
            Returns:
                最大值
            '''
            result, max_value = nums[0], 0
            for i in range(1, len(nums)):
                if result < 0:
                    result = nums[i]
                else:
                    result += nums[i]
                    max_value = max(result, max_value)
            return max_value

时间复杂度：O(n)

空间复杂度：O(1)

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### java实现方法2： ###

/**
         * 动态规划求解
         *
         * @param nums 数组
         * @return 最大
         */
        private int maximumSubarray2(int[] nums) {
            if (nums == null || nums.length == 0) {
                return 0;
            }
            int result = nums[0], sum = nums[0];
            for (int i = 1; i < nums.length; ++i) {
                // 主要是状态转换方程
                sum = Math.max(sum + nums[i], nums[i]);
                result = Math.max(result, sum);
            }
            return result;
        }

时间复杂度：O(n)

空间复杂度：O(n)

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### python实现方法2： ###

def max_sub_array2(self, nums: List[int]) -> int:
            '''
                获取到连续子数组最大值
            Args:
                nums:数组
            Returns:
                最大值
            '''
            if not nums:
                return 0
            result, sum_value = nums[0], nums[0]
            for i in range(1, len(nums)):
                sum_value = max(sum_value + nums[i], nums[i])
                result = max(result, sum_value)
            return result

时间复杂度：O(n)

空间复杂度：O(n)

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### 源码github地址： ###

[https://github.com/zhangyu345293721/leetcode][https_github.com_zhangyu345293721_leetcode]

[github]: https://github.com/zhangyu345293721
[LeetCode_55. Jump Game]: https://blog.csdn.net/zy345293721/article/details/84991870
[Leetcode_300. Longest Increasing Subsequence]: https://blog.csdn.net/zy345293721/article/details/84984249
[LeetCode_560. Subarray Sum Equals K_k]: https://blog.csdn.net/zy345293721/article/details/84952201
[https_github.com_zhangyu345293721_leetcode]: https://github.com/zhangyu345293721/leetcode