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力扣递归算法题
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数据结构与算法
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前言:这个专栏主要讲述动态规划算法,所以下面题目主要也是这些算法做的
我讲述题目会把讲解部分分为3个部分:
1、题目解析
2、算法原理思路讲解
3、代码实现
环形子数组的最大和
题目链接:环形子数组的最大和
题目
给定一个长度为 n
的环形整数数组 nums
,返回 nums
的非空 子数组 的最大可能和 。
环形数组 意味着数组的末端将会与开头相连呈环状。形式上, nums[i]
的下一个元素是 nums[(i + 1) % n]
, nums[i]
的前一个元素是 nums[(i - 1 + n) % n]
。
子数组 最多只能包含固定缓冲区 nums
中的每个元素一次。形式上,对于子数组 nums[i], nums[i + 1], ..., nums[j]
,不存在 i <= k1, k2 <= j
其中 k1 % n == k2 % n
。
示例 1:
输入:nums = [1,-2,3,-2] 输出:3 解释:从子数组 [3] 得到最大和 3
示例 2:
输入:nums = [5,-3,5] 输出:10 解释:从子数组 [5,5] 得到最大和 5 + 5 = 10
示例 3:
输入:nums = [3,-2,2,-3] 输出:3 解释:从子数组 [3] 和 [3,-2,2] 都可以得到最大和 3
提示:
n == nums.length
1 <= n <= 3 * 104
-3 * 104 <= nums[i] <= 3 * 104
解法
算法原理讲解
- 结果在数组的内部,包括整个数组。
- 结果在数组首尾相连的⼀部分上。
- 如果首尾相连的位置是最大的子数组和,那么中间会空出一部分来。
- 因为数组的总和 sum 是不变的,所以中间空出来的一部分必定是最小的子数组和。
对于第⼆种情况的最大和,应该等于 sum - gmin ,其中 gmin 表示数组内的「最小子数组和」。
两种情况的最大值就是我们最后要的结果。
我们这题使用动态规划,我们做这类题目可以分为以下五个步骤
- 状态显示
- 状态转移方程
- 初始化(防止填表时不越界)
- 填表顺序
- 返回值
- 状态显示
f[i] 表示: 以 i 位置元素为结尾的「所有子数组」中和的最大和。
g[i] 表示: 以 i 位置元素为结尾的「所有子数组」中和的最小和。
- 状态转移方程
f[i] 的所有可能可以分为以下两种:
- 子数组的长度为 1 :此时 f[i] = nums[i] ;
- 子数组的长度大于 1 :此时 f[i] 应该等于 以 i - 1 做结尾的「所有⼦数组」中和的最大值再加上 nums[i] ,也就是 f[i - 1] + nums[i] 。
由于我们要的是「最大值」,因此应该是两种情况下的最大值,因此可得转移方程: f[i] = max(nums[i], f[i - 1] + nums[i]) 。
同理可得,我们可以得出 f[i] 和 g[i] 的状态转移方程
- f[i] = max(nums[i], f[i - 1] + nums[i]) 。
- g[i] = min(nums[i], g[i - 1] + nums[i]) 。
- 初始化(防止填表时不越界)
最前面加上⼀个格子,并且让 f[0] = 0 和 g[0] = 0 即可。
- 填表顺序
根据「状态转移方程」易得,填表顺序为「从左往右」。
- 返回值
- 先找到 f 表里面的最大值 -> fmax ;
- 找到 g 表里面的最小值 -> gmin ;
- 统计所有元素的和 -> sum ;
代码实现
class Solution {
public:
int maxSubarraySumCircular(vector<int>& nums)
{
int n = nums.size();
int sum = 0; // 整个数组的和
vector<int> f(n+1); // 以i为结尾,最大的子数组和
vector<int> g(n+1); // 以i为结尾,最小的子数组和
int fmax = INT_MIN, gmin = INT_MAX;
// 初始化
f[0] = 0;
g[0] = 0;
// 填表
for (int i = 1; i <= n; i++)
{
f[i] = max(nums[i-1], nums[i-1] + f[i - 1]);
g[i] = min(nums[i-1], nums[i-1] + g[i - 1]);
fmax = max(fmax, f[i]);
gmin = min(gmin, g[i]);
sum += nums[i-1];
}
return sum == gmin ? fmax : max(fmax, sum - gmin);
}
};