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leetcode_53 最大子数组和

news 2025/7/20 11:20:26

1. 题意

给定一个数组，让你求最大子数组和；
所谓的子数组，就是数组中连续的一段。

2. 题解

非常经典的一道题目，值得反复把玩啊！！！

2.1 暴力枚举

首先我们想想怎么枚举子数组。

我们可以固定子数组的左端点，再依次处理子数组的右端点。

class Solution {
public:int maxSubArray(vector<int>& nums) {int n = nums.size();int sum = 0;int ans = nums[0];for (int i = 0; i < n; i++) {sum = 0;for (int j = i; j < n; ++j) {sum += nums[j];ans = max( sum, ans);}}return ans;        }
};

时间复杂度 $O(n^2)$

2.2 动态规划

我们可以定义 $d p [n]$ 为前 $n$ 个数组的最大子数组和。

那么状态转移方程为

$dp[n]={dp[n−1]+nums[n−1],dp[n−1]>0nums[n−1],dp[n−1]≤0\begin{equation*} dp[n] =\begin{cases} dp[n-1] +nums[n-1] , \quad dp[n-1] >0\\ nums[n-1], \quad dp[n-1] \le 0 \end{cases} \end{equation*}$
最终的最大子数组和为
$max⁡{dp[i]},1≤i≤arr.size\max \{ dp[i]\} , 1 \le i \le arr.size$

class Solution {
public:int maxSubArray(vector<int>& nums) {int n = nums.size();vector<int> dp(n + 1, 0);dp[1] = nums[0];int ans = nums[0];for (int i = 1;i < n; ++i) {dp[i + 1] = dp[i] > 0 ? dp[i] + nums[i] : nums[i];ans = max(ans, dp[i + 1]);}return ans;        }
};

时间复杂度 $O (n)$ , 空间复杂度 $O (n)$

我们可以进行空间压缩, 用一个变量代替数组。

class Solution {
public:int maxSubArray(vector<int>& nums) {int n = nums.size();int premax = nums[0];int ans    = nums[0];for (int i = 1;i < n; ++i) {premax = premax > 0 ? premax + nums[i] : nums[i];ans = max(premax, ans);}return ans;        }
};

这样空间复杂度就优化到了 $O (1)$

2.3 贪心

代码和动态规划的代码几乎一样，但是背后的思想却是不一样的。

就像评论区说的渣男渣女一样，之前的数组和如果小于0了；

那么在下一次元素求和中，我会将你果断的抛弃，我将重新进行选择。

因为你总不能阻止我奔向更好的人吧！

class Solution {
public:int maxSubArray(vector<int>& nums) {int ans = nums[0];int presum = nums[0];int n = nums.size();for (int i = 1; i < n; ++i) {if (presum < 0)presum = 0;presum += nums[i];ans = max(presum, ans);}return ans;}
};

2.4 分治

分治的思路跟归并排序、线段树的思想差不多。

首先分治的核心是把大的问题分成两个规模差不多一样大的子问题，

所以我们先要看怎么将大数组的最大子数组和给转换为小数组的

最大子数组和。

我们假设，数组范围为 $[l, r]$ ，分为两个子区间 $[l, mi d], [mi d + 1, r]$ 。

再令 $m s u m (l, r)$ 表示： $[l, r]$ 数组的最大子数组和。

$\max \left\{ \sum_{i=l'}^{r'}nums[i]\ \Bigg|\ l \le l',r' \le r \right\}$

我们假设最大子数组最终的区间为 $[l^{'}, r^{'}]$ .

我们很容易的想到 $msum(l,mid)msum(mid+1,r)msum(l,mid)\ msum(mid+1,r)$

可能是 $m s u m (l, r)$ 的候选值。用更通俗的话来讲，子数组的最大子数组

和可能是数组的最大子数组和。

分别对应了 $\subseteq [l,mid]$ 和 $\subseteq [mid+1,r]$ 。

除此之外，我们还有一种情况，那就是

最大子数组的区间跨越了两个区间，也就是 $l′≤mid∩r′≥mid+1l'\le mid \cap r' \ge mid+1$

此时我们需要分到两个子区间进行处理，也就是 $[l′,mid][mid+1,r′][l',mid]\ [mid+1,r']$ 。

我们需要找到左下标 $l′∈[l,mid]l'\in[l,mid]$ 使得， $∑i=l′midnums[i]\sum_{i=l'}^{mid} nums[i]$ 最大；

同理我们需要找到右下标 $r′∈[mid+1,r]r'\in[mid+1,r]$ 使得， $∑i=mid+1r′nums[i]\sum_{i=mid+1}^{r'} nums[i]$ 最大。

这里我们作符号简化处理，

令 $l m s u m (l, r)$ 表示数组中以 $l$ 开始的所有子数组中最大的子数组和；

$\left\{ \sum_{i=l}^{r'}nums[i] \ \Bigg | \ l \le r' \le r\right\}$

$r m s u m (l, r)$ 表示数组中以 $r$ 结尾的所有子数组中最大子数组和。
$rmsum(l,r)={∑i=l′rnums[i]∣l≤l′≤r}rmsum(l,r)=\left\{ \sum_{i=l'}^{r}nums[i] \ \Bigg |\ l \le l' \le r \right\}$

综合上面的分析，可以得到

$=\\ \max \left\{ msum(l,mid), msum(mid+1,r),\\ rmsum(l,mid)+lmsum(mid+1,r)\right\}$
前面两个子区间的最大子数组和直接递归即可。

后面的 $lmsum(mid+1,r)rmsum(l,mid)lmsum(mid+1,r)\ rmsum(l,mid)$ 怎么求呢？

这里有两种方式：

第一种直接枚举；

对于 $l m s u m (mi d + 1, r)$ , 我们可以从左往右枚举 $\le r' \le r$ ，求得区间和 $s u m (mi d + 1, r^{'})$ ，取最大值即可；

对于 $r m s u m (l, mi d)$ 同理，只是我们从右往左逆序枚举 $l^{'}$ ，求得区间和 $s u m (l^{'}, mi d)$ , 取最大值即可。

下面是不那么重要的代码

class Solution {
public:int getMaxSubArray(const vector<int> &nums, int l, int r){if ( l == r)return nums[l];int mid = l + ((r -l) >> 1);int lsum = nums[mid];int tsum = nums[mid];for (int i = mid - 1; i >= l; --i) {tsum += nums[i];lsum = max( lsum, tsum );}int rsum = nums[mid + 1];tsum = nums[mid + 1];for (int i = mid + 2; i <= r; ++i) {tsum += nums[i];rsum = max( rsum, tsum);}int ans = lsum + rsum;ans = max(ans, getMaxSubArray(nums, l       , mid ));ans = max(ans, getMaxSubArray(nums, mid + 1 , r      ));return ans;}int maxSubArray(vector<int>& nums) {return getMaxSubArray( nums, 0, static_cast<int>(nums.size()) - 1);    }
};

时间复杂度 $O(nlog⁡n)O(n\log n)$ ，空间复杂度 $O(log⁡n)O(\log n)$

第二种方式是递归的，对于 $l m s u m (l, r)$ 我们同样可以根据左右区间求得，

以左端点为开端的最大子数组要么是在左子区间，要么是左子区间加上右子区间的以左端点为开端的最大子数组。

这里我们就需要数组的区间和了，我们以 $s u m (l, r)$ 表示 $∑i=lrnums[i]\sum_{i=l}^{r}nums[i]$

叙述起来有点绕，用符号表示很简单也就是。

$=\\\max\left\{ lmsum(l,mid), \\sum(l,mid)+lmsum(mid+1,r)\right\}$ 。

同理

$=\\\max \left\{ rmsum(mid+1,r), \\ sum(mid+1,r) +rmsum(l,mid)\right\}$ 。

因此，对于一个区间，我们需要维护四个值

$t s u m$ ：区间和
$l m s u m$ : 以左端点为起点的所有子数组的最大和
$r m s u m$ :以右端点为终点的所有子数组的最大和
$s u m$ : 区间的最大子数组和

用一个结构体进行存储

代码如下，差不多就是官解同款了！

class Solution {
public:struct status {status(int msum_,int lmsum_, int rmsum_,int tsum_):msum( msum_), lmsum( lmsum_), rmsum( rmsum_ ), tsum(tsum_) {}int msum;int lmsum;int rmsum;int tsum;};status getMaxSubArray(const vector<int> &nums, int l, int r){if ( l == r)return status{ nums[l], nums[l], nums[l], nums[l]};int mid = l + ( (r - l) >> 1);auto ls = getMaxSubArray( nums, l, mid);auto rs = getMaxSubArray( nums, mid + 1, r);status s = ls;s.tsum = ls.tsum + rs.tsum;s.lmsum = max(ls.lmsum, ls.tsum + rs.lmsum);s.rmsum = max(rs.rmsum, ls.rmsum + rs.tsum);s.msum  = max( ls.rmsum + rs.lmsum, max(ls.msum, rs.msum) );return s;}int maxSubArray(vector<int>& nums) {return getMaxSubArray( nums, 0, static_cast<int>(nums.size()) - 1).msum;    }
};

时间复杂度 $O (n)$ , 空间复杂度 $O(log⁡n)O(\log n)$ 。
不太清楚怎么分析出 $O (n)$ 的，有问题找官解。

2.4 前缀和+贪心

这个解法在评论区中看到的0x3f的解法；

由于本质是找一个区间和 $[l^{'}, r^{'}]$ 使得它的和在 $[l, r]$ 的所有子区间中最大。

我们可以累加得到前缀和 $p res u m$ ，从而将问题从找区间最大和转化为找到一对 $i, j$ 使得 $p res u m [j] - p res u m [i]$ 最大。

区间和最大变成数组中后前值差值最大。

而这个问题其实就是lc121 买卖股票的最佳时机。

也就是贪心的处理了，唯一不同的至少要买卖一次。

先给出两次遍历的代码，先计算前缀和，再贪心处理。

class Solution {
public:int maxSubArray(vector<int>& nums) {int pre = 0;for (auto &v: nums) {pre += v;v = pre;}int n = nums.size();int mn = 0;int ans = nums[0];for (int i = 0;i < n; ++i) {ans = max(ans, nums[i] - mn);mn  = min(mn, nums[i]);}return  ans;}
};

边计算前缀和，边贪心处理，注意对 $min\_{presum}$ 的边界处理。

class Solution {
public:int maxSubArray(vector<int>& nums) {int n = nums.size();int ans = nums[0];int mn = 0;for (int i = 0;i < n; ++i) {if (i > 0)nums[i] += nums[i - 1];ans = max(nums[i] - mn, ans);mn  = min( mn, nums[i]);}return ans;}
};