一个有n个元素的数组,这n个元素既可以是正数也可以是负数,数组中<代码>连续>
-
<李>蛮力法
<李>重复利用已经计算的子数组和李
<李>动态规划李
<李>优化的动态规划李
找出所有的子数组,然后求出子数组的和,在所有子数组的和中取最大值。
代码实现:
结果:
![python如何求数组连续最大和的示例代码”> <br/>
</p>
<p>算法性能分析:<br/>
这种方法的时间复杂度为O (n3); </p>
<p> </p>
<p>由于总和(i, j)=(i, j - 1) +总和arr [j],在计算总和(i, j)的时候可以使用前面已计算出的金额(i, j - 1)而不需要重新计算,采用这种方法可以省去计算总和(i, j - 1)的时间,从而提高效率。</p>
<p>代码实现:</p>
<pre类=](/zixun/d/file/jishu/2021-07-14/4013b0a9cdd22cbf6d20b9e16c57519a.png )
# !/usr/bin/env python3
# - * -编码:utf - 8 - *
# @Time: 2020/1/30 10:53
# @Author:我校
# @Software: PyCharm
# @Blog: https://blog.csdn.net/weixin_44321080
def maxSubArrSum (arr):
如果arr==没有或len (arr) & lt;=0:
打印(“参数不合理!”)
返回
maxSum=2 * * 31
我=0
虽然我& lt;len (arr): #我:0 ~ 7
金额=0
j=我
虽然j & lt;len (arr): # j: 0 ~ 7
总结+=arr [j] #总结重复利用
如果金额比;maxSum: #每加一次就判断一次
maxSum=钱
j +=1
我+=1
返回maxSum
if __name__==癬_main__”:
arr=[1、2、4、8、4、7、1、5]
print(2马克斯子数组求和:,maxSubArrSum (arr))
结果:
![python如何求数组连续最大和的示例代码”> <br/>
</p>
<p>算法性能分析:<br/>
使用了双重循环,时间复杂度为O (n2); </p>
<p> <br/>
</p>
<p>首先可以根据数组最后一个元素arr (n - 1)与最大子数组的关系分为以下三种情况讨论:<br/>
(包含或不包含,包含的话肯定以最后一个元素结尾,不包含的话,或者最后一个元素单独构成最大子数组,或者转换为求arr[1…2]的最大子数组)<br/>
(1)最大子数组包含arr (n - 1),即最大子数组以arr (n - 1)结尾;<br/>
(2)由(n - 1)单独构成最大子数组;<br/>
(3)最大子数组不包含arr (n - 1),那么求arr [1…n - 1]的最大子数组可以转换为求arr[1…2]的最大子数组。<br/>
所以有:<br/>
</p>
<p> <img src=](/zixun/d/file/jishu/2021-07-14/8a76c923e5c31f7cd1762ee4a8833de5.png )
# !/usr/bin/env python3
# - * -编码:utf - 8 - *
# @Time: 2020/1/30 11:19
# @Author:我校
# @Software: PyCharm
# @Blog: https://blog.csdn.net/weixin_44321080
def maxSubArrSum (arr):
如果arr==没有或len (arr) & lt;=0:
打印(“参数不合理!”)
返回
n=len (arr)
结束=[所有]* n #结束(我)表示包含arr[我]的最大子数组和
所有n=[所有]* #(我)表示最大子数组和
结束(n - 1)=arr (n - 1)
所有(n - 1)=arr (n - 1)
结束[0]=[0]=arr [0]
i=1
虽然我& lt;护士:
结束[我]=max (arr结束[i - 1] +[我],[我])的arr # i=1时若arr [0] & lt; 0,则从arr[1]重新开始
[我]=max(结束[我],[i - 1])
我+=1
返回所有(n - 1)
if __name__==癬_main__”:
arr=[1、2、4、8、4、7、1、5]
print(3马克斯子数组求和:,maxSubArrSum (arr))
