剑指Offer -连续数组的最大和 - Python

题目描述：

HZ偶尔会拿些专业问题来忽悠那些非计算机专业的同学。今天测试组开完会后,他又发话了:在古老的一维模式识别中,常常需要计算连续子向量的最大和,当向量全为正数的时候,问题很好解决。但是,如果向量中包含负数,是否应该包含某个负数,并期望旁边的正数会弥补它呢？例如:{6,-3,-2,7,-15,1,2,2},连续子向量的最大和为8(从第0个开始,到第3个为止)。给一个数组，返回它的最大连续子序列的和，你会不会被他忽悠住？(子向量的长度至少是1)

实现1――根据数据的特征：

class Solution:     def FindGreatestSumOfSubArray(self, array):         # write code here         input_invalid = False         if array is None or len(array) <= 0:             input_invalid = True             return 0         cursum = 0         greatsum = array[0]         for i in array:             if cursum < 0:                 cursum = i             else:                 cursum += i             if cursum > greatsum:                 greatsum = cursum         return greatsum 

实现2：―― 动态规划

    def rec_DP(self, array):         input_invalid = False         if array is None or len(array) <= 0:             input_invalid = True             return 0         alist = [0]*len(array)         for i in range(len(array)):             if i == 0 or alist[i-1] <= 0:                 alist[i] = array[i]             else:                 alist[i] = alist[i-1]+array[i]         return max(alist) 

测试：

s = solution() arr1 = [1, -2, 3, 10, -4, 7, 2, -5] arr2 = [-2,-8,-1,-5,-9] print(s.FindGreatestSumOfSubArray(arr1)) print(s.FindGreatestSumOfSubArray(arr2)) print(s.rec_DP(arr1)) print(s.rec_DP(arr1)) 

文章来源: https://blog.csdn.net/weixin_40314385/article/details/90028681