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。
前兩種情況通過遞歸求解,第三種情況可以通過。
分治法代碼大概如下,emmm。。。目前還沒有完全理解。
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!??! ?。。。。。。。∵\(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
以上就是本文的全部?jī)?nèi)容,希望對(duì)大家的學(xué)習(xí)有所幫助,也希望大家多多支持腳本之家。
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