Python實(shí)現(xiàn)最大子序和的方法示例
描述
給定一個(gè)序列(至少含有 1 個(gè)數(shù)),從該序列中尋找一個(gè)連續(xù)的子序列,使得子序列的和最大。
例如,給定序列 [-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4],
連續(xù)子序列 [4,-1,2,1] 的和最大,為 6。
我 v1.0
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
測(cè)試結(jié)果如下:
本地運(yùn)行時(shí)間為14.7s,說(shuō)明我的方法太粗暴了。應(yīng)該尋找更好的算法。
我 優(yōu)化后v1.1。優(yōu)化方案,去掉sums數(shù)組,節(jié)省空間。但時(shí)間復(fù)雜度仍然不變。
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
仍然只通過(guò)200/202測(cè)試用例,仍然超出時(shí)間限制。但本地運(yùn)行時(shí)間為8.3s。有進(jìn)步。
別人,分治法。時(shí)間復(fù)雜度O(NlogN)
將輸入的序列分成兩部分,這個(gè)時(shí)候有三種情況。
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。
前兩種情況通過(guò)遞歸求解,第三種情況可以通過(guò)。
分治法代碼大概如下,emmm。。。目前還沒(méi)有完全理解。
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)
動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法,時(shí)間復(fù)雜度為O(n)。
分析:尋找最優(yōu)子結(jié)構(gòu)。
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?。?! ?。。。。。。?!運(yùn)行只花了0.2s?。。。。。。。。。。。。。?!這也太強(qiáng)了吧!!
優(yōu)化后,運(yùn)行時(shí)間0.1s.
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]
必須緊挨。
MaxSum = sum
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