À ajouter:
diviser pour mieux régner
La méthode que j'ai implémentée est un algorithme de programmation dynamique
de complexité O (n). Parmi eux, il convient de noter que le
sous - problème f (i) est défini comme le sous-tableau le plus grand et continu se terminant par le i-ème nombre (a [i]). Et
comme ce tableau doit être continu avec un [i-1], il doit également être adjacent au sous-tableau le plus grand et continu se terminant par un [i-1],
donc l'équation de transition d'état satisfait
f (i) = f (i- 1) + a [i] si f (i-1)> 0 sinon a [i], i> = 1
class Solution:
def maxSubArray(self, nums: List[int]) -> int:
if nums == []:
return 0
length = len(nums)
if length == 1:
return nums[0]
#本解法中，动态规划的状态转移方程f(i)
#代表以a(i)为结尾的最大和连续子数组
res = nums[0]
maxa = res
for i in range(length-1):
tempindex = i + 1#nums[tempindex]代表新考察的数字
if res >= 0:
res += nums[tempindex]
elif res < 0:
res = nums[tempindex]
if res > maxa:
maxa = res
return maxa
