Sunforger

Sunforger

算法:最大子数组和(最大子段和)问题

问题定义#

给定一个包含正数和负数的一维数组 A[1..n]A[1..n],寻找一个连续子数组 A[i..j]A[i..j],使得
子数组的元素和最大,即求:

max1ijnk=ijA[k]\max _{1\leq i\leq j\leq n} \sum_{k=i}^j A[k]

并返回这个最大值。有时还需要返回这个子数组的起止位置 i,ji, j

应用场景#

股票买卖分析:寻找买入和卖出时间,使利润最大(即涨幅最大的一段时间)。

财务数据分析:寻找公司利润最好的时间段。

图像处理:在像素数组中找出亮度最集中的区域。

DNA 序列分析:在基因评分序列中寻找最优片段。

暴力法求解(枚举)#

max_sum = float('-inf')
for i in range(n):
    sum = 0
    for j in range(i, n):
        sum += A[j]
        if sum > max_sum:
            max_sum = sum

O(n2)O(n^2) 个子数组。时间复杂度为 O(n2)O(n^2)。子数组的和在累加中直接 O(1)O(1) 求出。

分治法求解#

思路: 将数组分成左右两半,递归地解决左半和右半的最大子数组,然后处理跨越中间的最大子数组。分别考虑以下的三种情况:
最大子数组在左边
最大子数组在右边
最大子数组横跨中点

时间复杂度
递推式:T(n)=2T(n/2)+O(n)T(n) = 2T(n/2) + O(n),然后使用主定理求得
或直接分析可得 O(nlogn)O(n\log n)

def max_subarray(A, left, right):
    if left == right:
        return A[left], left, right

    mid = (left + right) // 2

    left_sum, l_start, l_end = max_subarray(A, left, mid)
    right_sum, r_start, r_end = max_subarray(A, mid + 1, right)
    cross_sum, c_start, c_end = max_crossing_subarray(A, left, mid, right)

    if left_sum >= right_sum and left_sum >= cross_sum:
        return left_sum, l_start, l_end
    elif right_sum >= left_sum and right_sum >= cross_sum:
        return right_sum, r_start, r_end
    else:
        return cross_sum, c_start, c_end


def max_crossing_subarray(A, left, mid, right):
    sum = 0
    left_max = float('-inf')
    max_left = mid
    for i in range(mid, left - 1, -1):
        sum += A[i]
        if sum > left_max:
            left_max = sum
            max_left = i

    sum = 0
    right_max = float('-inf')
    max_right = mid + 1
    for j in range(mid + 1, right + 1):
        sum += A[j]
        if sum > right_max:
            right_max = sum
            max_right = j

    return left_max + right_max, max_left, max_right

动态规划法#

思路:用变量 current_sum 表示以当前位置结尾的最大子数组和,如果当前元素单独更优,就重启子数组;否则就扩展当前子数组

迭代方程dp[i]=max{dp[i1]+A[i],A[i]}dp[i] = \max\{ dp[i-1] + A[i], A[i]\}

时间复杂度O(n)O(n)

current_sum = max_sum = A[0]
for i in range(1, n):
    current_sum = max(A[i], current_sum + A[i])
    max_sum = max(max_sum, current_sum)

练习题#

洛谷 P1115 最大子段和

載入中......
此文章數據所有權由區塊鏈加密技術和智能合約保障僅歸創作者所有。