一文看懂《最大子序列和问题》(内含Java,Python,JS代码)


最大子序列和是一道经典的算法题, leetcode 也有原题《53.maximum-sum-subarray》,今天我们就来彻底攻克它。

题目描述

求取数组中最大连续子序列和,例如给定数组为 A = [1, 3, -2, 4, -5], 则最大连续子序列和为 6,即 1 + 3 +(-2)+ 4 = 6。去

首先我们来明确一下题意。

  • 题目说的子数组是连续的

  • 题目只需要求和,不需要返回子数组的具体位置。

  • 数组中的元素是整数,但是可能是正数,负数和 0。

  • 子序列的最小长度为 1。

比如:

  • 对于数组 [1, -2, 3, 5, -3, 2], 应该返回 3 + 5 = 8

  • 对于数组 [0, -2, 3, 5, -1, 2], 应该返回 3 + 5 + -1 + 2 = 9

  • 对于数组 [-9, -2, -3, -5, -3], 应该返回 -2

解法一 - 暴力法(超时法)

一般情况下,先从暴力解分析,然后再进行一步步的优化。

思路

我们来试下最直接的方法,就是计算所有的子序列的和,然后取出最大值。记 Sum[i,....,j]为数组 A 中第 i 个元素到第 j 个元素的和,其中 0 <= i <= j < n, 遍历所有可能的 Sum[i,....,j] 即可。

我们去枚举以 0,1,2...n-1 开头的所有子序列即可, 对于每一个开头的子序列,我们都去枚举从当前开始到 n-1 的所有情况。

这种做法的时间复杂度为 O(N^2), 空间复杂度为 O(1)。

代码

JavaScript:

function LSS(list) {	
  const len = list.length;	
  let max = -Number.MAX_VALUE;	
  let sum = 0;	
  for (let i = 0; i < len; i++) {	
    sum = 0;	
    for (let j = i; j < len; j++) {	
      sum += list[j];	
      if (sum > max) {	
        max = sum;	
      }	
    }	
  }	
  return max;	
}

Java:

class MaximumSubarrayPrefixSum {	
  public int maxSubArray(int[] nums) {	
      int len = nums.length;	
      int maxSum = Integer.MIN_VALUE;	
      int sum = 0;	
      for (int i = 0; i < len; i++) {	
        sum = 0;	
        for (int j = i; j < len; j++) {	
          sum += nums[j];	
          maxSum = Math.max(maxSum, sum);	
        }	
      }	
      return maxSum;	
  }	
}

Python 3:

import sys	
class Solution:	
    def maxSubArray(self, nums: List[int]) -> int:	
        n = len(nums)	
        maxSum = -sys.maxsize	
        sum = 0	
        for i in range(n):	
            sum = 0	
            for j in range(i, n):	
                sum += nums[j]	
                maxSum = max(maxSum, sum)	
        return maxSum

空间复杂度非常理想,但是时间复杂度有点高。怎么优化呢?我们来看下下一个解法。

解法二 - 分治法

思路

我们来分析一下这个问题, 我们先把数组平均分成左右两部分。

此时有三种情况:

  • 最大子序列全部在数组左部分

  • 最大子序列全部在数组右部分

  • 最大子序列横跨左右数组

对于前两种情况,我们相当于将原问题转化为了规模更小的同样问题。

对于第三种情况,由于已知循环的起点(即中点),我们只需要进行一次循环,分别找出 左边和右边的最大子序列即可。

所以一个思路就是我们每次都对数组分成左右两部分,然后分别计算上面三种情况的最大子序列和, 取出最大的即可。

举例说明,如下图:

一文看懂《最大子序列和问题》(内含Java,Python,JS代码)_第1张图片

(by snowan)

这种做法的时间复杂度为 O(N*logN), 空间复杂度为 O(1)。

代码

JavaScript:

function helper(list, m, n) {	
  if (m === n) return list[m];	
  let sum = 0;	
  let lmax = -Number.MAX_VALUE;	
  let rmax = -Number.MAX_VALUE;	
  const mid = ((n - m) >> 1) + m;	
  const l = helper(list, m, mid);	
  const r = helper(list, mid + 1, n);	
  for (let i = mid; i >= m; i--) {	
    sum += list[i];	
    if (sum > lmax) lmax = sum;	
  }	
  sum = 0;	
  for (let i = mid + 1; i <= n; i++) {	
    sum += list[i];	
    if (sum > rmax) rmax = sum;	
  }	
  return Math.max(l, r, lmax + rmax);	
}	
function LSS(list) {	
  return helper(list, 0, list.length - 1);	
}

Java:

class MaximumSubarrayDivideConquer {	
  public int maxSubArrayDividConquer(int[] nums) {	
      if (nums == null || nums.length == 0) return 0;	
      return helper(nums, 0, nums.length - 1);	
    }	
    private int helper(int[] nums, int l, int r) {	
      if (l > r) return Integer.MIN_VALUE;	
      int mid = (l + r) >>> 1;	
      int left = helper(nums, l, mid - 1);	
      int right = helper(nums, mid + 1, r);	
      int leftMaxSum = 0;	
      int sum = 0;	
      // left surfix maxSum start from index mid - 1 to l	
      for (int i = mid - 1; i >= l; i--) {	
        sum += nums[i];	
        leftMaxSum = Math.max(leftMaxSum, sum);	
      }	
      int rightMaxSum = 0;	
      sum = 0;	
      // right prefix maxSum start from index mid + 1 to r	
      for (int i = mid + 1; i <= r; i++) {	
        sum += nums[i];	
        rightMaxSum = Math.max(sum, rightMaxSum);	
      }	
      // max(left, right, crossSum)	
      return Math.max(leftMaxSum + rightMaxSum + nums[mid], Math.max(left, right));	
    }	
}

Python 3 :

import sys	
class Solution:	
    def maxSubArray(self, nums: List[int]) -> int:	
        return self.helper(nums, 0, len(nums) - 1)	
    def helper(self, nums, l, r):	
        if l > r:	
            return -sys.maxsize	
        mid = (l + r) // 2	
        left = self.helper(nums, l, mid - 1)	
        right = self.helper(nums, mid + 1, r)	
        left_suffix_max_sum = right_prefix_max_sum = 0	
        sum = 0	
        for i in reversed(range(l, mid)):	
            sum += nums[i]	
            left_suffix_max_sum = max(left_suffix_max_sum, sum)	
        sum = 0	
        for i in range(mid + 1, r + 1):	
            sum += nums[i]	
            right_prefix_max_sum = max(right_prefix_max_sum, sum)	
        cross_max_sum = left_suffix_max_sum + right_prefix_max_sum + nums[mid]	
        return max(cross_max_sum, left, right)

解法三 - 动态规划

思路

我们来思考一下这个问题, 看能不能将其拆解为规模更小的同样问题,并且能找出 递推关系。

我们不妨假设问题 Q(list, i) 表示 list 中以索引 i 结尾的情况下最大子序列和, 那么原问题就转化为 Q(list, i), 其中 i = 0,1,2...n-1 中的最大值。

我们继续来看下递归关系,即 Q(list, i)和 Q(list, i - 1)的关系, 即如何根据 Q(list, i - 1) 推导出 Q(list, i)。

如果已知 Q(list, i - 1), 我们可以将问题分为两种情况,即以索引为 i 的元素终止, 或者只有一个索引为 i 的元素。

  • 如果以索引为 i 的元素终止, 那么就是 Q(list, i - 1) + list[i]

  • 如果只有一个索引为 i 的元素,那么就是 list[i]

分析到这里,递推关系就很明朗了,即 Q(list,i)=Math.max(0,Q(list,i-1))+list[i]

举例说明,如下图:

一文看懂《最大子序列和问题》(内含Java,Python,JS代码)_第2张图片

(by snowan)

这种算法的时间复杂度 O(N), 空间复杂度为 O(1)

代码

JavaScript:

function LSS(list) {	
  const len = list.length;	
  let max = list[0];	
  for (let i = 1; i < len; i++) {	
    list[i] = Math.max(0, list[i - 1]) + list[i];	
    if (list[i] > max) max = list[i];	
  }	
  return max;	
}

Java:

class MaximumSubarrayDP {	
  public int maxSubArray(int[] nums) {	
     int currMaxSum = nums[0];	
     int maxSum = nums[0];	
     for (int i = 1; i < nums.length; i++) {	
       currMaxSum = Math.max(currMaxSum + nums[i], nums[i]);	
       maxSum = Math.max(maxSum, currMaxSum);	
     }	
     return maxSum;	
  }	
}

Python 3:

class Solution:	
    def maxSubArray(self, nums: List[int]) -> int:	
        n = len(nums)	
        max_sum_ending_curr_index = max_sum = nums[0]	
        for i in range(1, n):	
            max_sum_ending_curr_index = max(max_sum_ending_curr_index + nums[i], nums[i])	
            max_sum = max(max_sum_ending_curr_index, max_sum)	
        return max_sum

解法四 - 数学分析

思路

我们来通过数学分析来看一下这个题目。

我们定义函数 S(i) ,它的功能是计算以 0(包括 0)开始加到 i(包括 i)的值。

那么 S(j) - S(i - 1) 就等于 从 i 开始(包括 i)加到 j(包括 j)的值。

我们进一步分析,实际上我们只需要遍历一次计算出所有的 S(i), 其中 i 等于 0,1,2....,n-1。然后我们再减去之前的 S(k),其中 k 等于 0,1,i - 1,中的最小值即可。因此我们需要 用一个变量来维护这个最小值,还需要一个变量维护最大值。

这种算法的时间复杂度 O(N), 空间复杂度为 O(1)。

其实很多题目,都有这样的思想, 比如之前的《每日一题 - 电梯问题》。

代码

JavaScript:

function LSS(list) {	
  const len = list.length;	
  let max = list[0];	
  let min = 0;	
  let sum = 0;	
  for (let i = 0; i < len; i++) {	
    sum += list[i];	
    if (sum - min > max) max = sum - min;	
    if (sum < min) {	
      min = sum;	
    }	
  }	
  return max;	
}

Java:

class MaxSumSubarray {	
  public int maxSubArray3(int[] nums) {	
      int maxSum = nums[0];	
      int sum = 0;	
      int minSum = 0;	
      for (int num : nums) {	
        // prefix Sum	
        sum += num;	
        // update maxSum	
        maxSum = Math.max(maxSum, sum - minSum);	
        // update minSum	
        minSum = Math.min(minSum, sum);	
      }	
      return maxSum;	
  }	
}

Python 3:

class Solution:	
    def maxSubArray(self, nums: List[int]) -> int:	
        n = len(nums)	
        maxSum = nums[0]	
        minSum = sum = 0	
        for i in range(n):	
            sum += nums[i]	
            maxSum = max(maxSum, sum - minSum)	
            minSum = min(minSum, sum)	
        return maxSum

总结

我们使用四种方法解决了 《最大子序列和问题》, 并详细分析了各个解法的思路以及复杂度,相信下次你碰到相同或者类似的问题 的时候也能够发散思维,做到 一题多解,多题一解

实际上,我们只是求出了最大的和,如果题目进一步要求出最大子序列和的子序列呢?如果要题目允许不连续呢?我们又该如何思考和变通?如何将数组改成二维,求解最大矩阵和怎么计算?这些问题留给读者自己来思考。

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