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CFSDN坚持开源创造价值，我们致力于搭建一个资源共享平台，让每一个IT人在这里找到属于你的精彩世界.
这篇CFSDN的博客文章Python实现最大子序和的方法示例由作者收集整理，如果你对这篇文章有兴趣，记得点赞哟.
描述 。
给定一个序列（至少含有 1 个数），从该序列中寻找一个连续的子序列，使得子序列的和最大。 例如，给定序列 [-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4]， 连续子序列 [4,-1,2,1] 的和最大，为 6.
我 v1.0 。
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class
Solution:
def
maxSubArray(
self
, nums):
"""
:type nums: List[int]
:rtype: int
"""
l
=
len
(nums)
i
=
0
result
=
nums[
0
]
while
i < l:
sums
=
[]
temp
=
0
for
j
in
range
(i, l):
temp
+
=
nums[j]
sums.append(temp)
if
result <
max
(sums):
result
=
max
(sums)
i
+
=
1
return
result
|
测试结果如下:
本地运行时间为14.7s，说明我的方法太粗暴了。应该寻找更好的算法.
我 优化后v1.1。优化方案，去掉sums数组，节省空间。但时间复杂度仍然不变.
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l
=
len
(nums)
i
=
0
result
=
nums[
0
]
while
i < l:
temp
=
0
for
j
in
range
(i, l):
temp
+
=
nums[j]
if
result < temp:
result
=
temp
i
+
=
1
return
result
|
仍然只通过200/202测试用例，仍然超出时间限制。但本地运行时间为8.3s。有进步.
别人，分治法。时间复杂度O(NlogN) 。
将输入的序列分成两部分，这个时候有三种情况。 1）最大子序列在左半部分 2）最大子序列在右半部分 3）最大子序列跨越左右部分.
前两种情况通过递归求解，第三种情况可以通过.
分治法代码大概如下，emmm。。。目前还没有完全理解.
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def
maxC2(ls,low,upp):
#"divide and conquer"
if
ls
is
None
:
return
0
elif
low
=
=
upp:
return
ls[low]
mid
=
(low
+
upp)
/
2
#notice: in the higher version python, “/” would get the real value
lmax,rmax,tmp,i
=
0
,
0
,
0
,mid
while
i>
=
low:
tmp
+
=
ls[i]
if
tmp>lmax:
lmax
=
tmp
i
-
=
1
tmp
=
0
for
k
in
range
(mid
+
1
,upp):
tmp
+
=
ls[k]
if
tmp>rmax:
rmax
=
tmp
return
max3(rmax
+
lmax,maxC2(ls,low,mid),maxC2(ls,mid
+
1
,upp))
def
max3(x,y,z):
if
x>
=
y
and
x>
=
z:
return
x
return
max3(y,z,x)
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动态规划算法，时间复杂度为O(n)。 分析：寻找最优子结构.
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l
=
len
(nums)
i
=
0
sum
=
0
MaxSum
=
nums[
0
]
while
i < l:
sum
+
=
nums[i]
if
sum
> MaxSum:
MaxSum
=
sum
if
sum
<
0
:
sum
=
0
i
+
=
1
return
MaxSum
|
Oh！My god！！！ ！！！！！！！！运行只花了0.2s！！！！！！！！！！！！！！！这也太强了吧！！ 。
优化后,运行时间0.1s. 。
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sum
=
0
MaxSum
=
nums[
0
]
for
i
in
range
(
len
(nums)):
sum
+
=
nums[i]
if
sum
> MaxSum:
MaxSum
=
sum
if
sum
<
0
:
sum
=
0
return
MaxSum
|
其中 。
sum += nums[i]必须紧挨.
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1
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MaxSum
=
sum
|
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持我.
原文链接：https://blog.csdn.net/qq_34364995/article/details/80284270 。
最后此篇关于Python实现最大子序和的方法示例的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于Python实现最大子序和的方法示例的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。
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