河南网站备案代理,网站建设类文章要发多少片,接了做网站的单子流程,湖北省职业能力建设处网站算法沉淀——动态规划篇#xff08;子数组系列问题#xff08;上#xff09;#xff09; 前言一、最大子数组和二、环形子数组的最大和三、乘积最大子数组四、乘积为正数的最长子数组长度 前言 几乎所有的动态规划问题大致可分为以下5个步骤#xff0c;后续所有问题分析都… 算法沉淀——动态规划篇子数组系列问题上 前言一、最大子数组和二、环形子数组的最大和三、乘积最大子数组四、乘积为正数的最长子数组长度 前言 几乎所有的动态规划问题大致可分为以下5个步骤后续所有问题分析都将基于此 1.、状态表示通常状态表示分为基本分为以下两种其中更是以第一种为甚。 以i为结尾dp[i] 表示什么通常为代求问题具体依题目而定以i为开始dp[i]表示什么通常为代求问题具体依题目而定 2、状态转移方程 *以上述的dp[i]意义为以i位置为分界 通过最近一步来分析和划分问题由此来得到一个有关dp[i]的状态转移方程。 3、dp表创建初始化 动态规划问题中如果直接使用状态转移方程通常会伴随着越界访问等风险所以一般需要初始化。而初始化最重要的两个注意事项便是保证后续结果正确不受初始值影响下标的映射关系。而初始化一般分为以下两种 直接初始化开头的几个值。一维空间大小1下标从1开始二维增加一行/一列。 4、填dp表、填表顺序根据状态转移方程来确定填表顺序。 5、确定返回值 一、最大子数组和 【题目链接】53. 最大子数组和 【题目】 给你一个整数数组 nums 请你找出一个具有最大和的连续子数组子数组最少包含一个元素返回其最大和。 emdp;子数组是数组中的一个连续部分。 【示例】 输入nums [-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4] 输出6 解释连续子数组 [4,-1,2,1] 的和最大为 6 。 【分析】  我们可以定义dp[i]表示以i为结尾最大连续子数组和。此时连续子数组长度分为1和大于1分别对应如下情况 如果dp[i-1]大于0此时最大连续子数组和为dp[i-1] nums[i]。长度大于1。如果dp[i-1] 0,此时最大的连续子数组和就是nums[i]本身。长度为1. 所以我们可以得到状态转移方程为dp[i] max(nums[i - 1], dp[i - 1] nums[i - 1])。 但显然当i为0时状态转移方程不适用。这里我们给出的方法时dp表空间额外增加1。同时为了保证在使用状态转移方程新增空间对后续填表结果不产生印象。我们将dp[0]初始化为0即可。 【代码编写】 class Solution { public:int maxSubArray(vectorint nums) {int n nums.size();vectorint dp(n 1);int ret INT_MIN;for(int i 1; i n; i){dp[i] max(nums[i - 1], dp[i - 1] nums[i - 1]);ret max(ret, dp[i]);}return ret;} };二、环形子数组的最大和 【题目链接】918. 环形子数组的最大和 【题目】 给定一个长度为 n 的环形整数数组 nums 返回 nums 的非空 子数组 的最大可能和 。  环形数组 意味着数组的末端将会与开头相连呈环状。形式上 nums[i] 的下一个元素是 nums[(i 1) % n] nums[i] 的前一个元素是 nums[(i - 1 n) % n] 。 emsp子数组 最多只能包含固定缓冲区 nums 中的每个元素一次。形式上对于子数组 nums[i], nums[i 1], …, nums[j] 不存在 i k1, k2 j 其中 k1 % n k2 % n 。 【示例】 输入nums [5,-3,5] 输出10 解释从子数组 [5,5] 得到最大和 5 5 10 提示 n nums.length 1 n 3 * 104 -3 * 104 nums[i] 3 * 104 【分析】  显然如果我们死板按照题目所说的环形数组进行分析会感到无从下手。所以我们可以换一种思路我们对数组被偷元素是否包含首尾进行分类讨论。从而将环形数组问题转化称求普通子数组的最大和问题 分类情况 首位元素都被选此时我们将原问题转化成求普通数组中子数组的最小和。最后用整个数组的和减去最小和间接求出该情况最大值。 首位元素不全都被选。此时原问题转化成普通数组中子数组的最大和。 如何求普通数组最大子数组和、最小子数组和 这里我们可以定义fi]表示以i位置为结尾的子数组最大和g[i]表示以i位置为结尾的子数组最小和。 状态转移方程推导 以i位置为结尾的子数组最大和分两种情况如果f[i-1] 0, 此时最大子数组和为f[i-1] nums[i]。否则最大子数组和为nums[i]本身。所以状态转移方程为f[i] max(nums[i], dp[i-1] nums[i])。同理以i位置为结尾的子数组最小和分两种情况如果f[i-1] 0, 此时最小子数组和为f[i-1] nums[i]。否则最小子数组和为nums[i]本身。所以状态转移方程为g[i] min(g[i-1] nums[i], nums[i]) 细节处理  显然不管是求f[i]还是g[i]当i为0时,状态转移方程失效。这里各位办法是给f、g都额外新增一个空间。最后从左往右依次填表即可。  如果数组中元素全为负数时此时子数组和最大值一定为负数。但此时我们发现g[i]最终求得的子数组最小和就是整个数组和此时数组和减子数组最小和的最终结果为0。需要单独处理 【代码编写】 class Solution { public:int maxSubarraySumCircular(vectorint nums) {//数组和int sum 0;for(auto x : nums){sum x;}int n nums.size();vectorint f(n 1);//普通数组最大连续子数组和auto g f;//普通数组最小连续子数组和int fmax INT_MIN, gmin INT_MAX;//分别统计f中最大值g中最小值for(int i 1; i n; i){f[i] max(nums[i - 1], f[i - 1] nums[i - 1]);fmax max(fmax, f[i]);g[i] min(nums[i - 1], g[i - 1] nums[i - 1]);gmin min(gmin, g[i]);}return sum gmin ? fmax : max(fmax, sum - gmin);//判断数组元素是否全为负数} };三、乘积最大子数组 【题目链接】:152. 乘积最大子数组 【题目】 给你一个整数数组 nums 请你找出数组中乘积最大的非空连续子数组该子数组中至少包含一个数字并返回该子数组所对应的乘积。 emsp测试用例的答案是一个 32-位 整数。 【示例】 输入: nums [2,3,-2,4] 输出: 6 解释: 子数组 [2,3] 有最大乘积 6。 【分析】  我们可以定义f[i]表示以i为结尾的最大子数组乘积g[i]表示以i为结尾的最小子数组乘积。 状态转移方程推导 以i为结尾的子数组长度可能为1或大于1。对于大于1的情况如果nums[i]0此时最大子数组乘积为g[i-1]*nums[i]如果nums[i]0此时最大子数组乘积为g[i-1]*nums[i]。我们仅需直接求得3种情况的最大值即可即状态转移方程为 f[i] max(nums[i - 1], max(f[i - 1] * nums[i - 1], g[i - 1] * nums[i - 1]))。 同理对于g[i]来说也存在如下几种情况。最终可得状态转移方程为g[i] min(nums[i - 1], min(g[i - 1] * nums[i - 1], f[i - 1] * nums[i - 1])); 细节处理  当i0时f、g的状态转移方程不适用。我们可以为f、g额外增加1个空间。同时为了防止新增结果对后续填表造成影响我们将g[0]、f[0]初始化为1。 【代码编写】 public:int maxProduct(vectorint nums) {int n nums.size();vectorint f(n 1);//f[i]表示以i为结尾的子数组的最大乘积auto g f;//g[i]表示以i为结尾的子数组的最小乘积int ret INT_MIN;f[0] 1, g[0] 1;for(int i 1; i n; i){f[i] max(nums[i - 1], max(f[i - 1] * nums[i - 1], g[i - 1] * nums[i - 1]));g[i] min(nums[i - 1], min(g[i - 1] * nums[i - 1], f[i - 1] * nums[i - 1]));ret max(ret, f[i]);}return ret;} };四、乘积为正数的最长子数组长度 【题目链接】1567. 乘积为正数的最长子数组长度 【题目】 给你一个整数数组 nums 请你求出乘积为正数的最长子数组的长度。一个数组的子数组是由原数组中零个或者更多个连续数字组成的数组。  请你返回乘积为正数的最长子数组长度。 【示例】 输入nums [-1,-2,-3,0,1] 输出2 解释乘积为正数的最长子数组是 [-1,-2] 或者 [-2,-3] 。 【分析】  我们定义f[i]表示以i为结尾乘积为正的子数组最长长度g[i]表示以i为结尾乘积为负的子数组最长长度。 状态转移方程推导  我们可以从最后一个元素nums[i[入手此时分为以下几种情况 最长子数组长度可能为1或大于1具体如下 将上述情况仅需合并后可得 同理g[i]的情况如下 合并后可得 细节处理  显然当i为0时f、g的状态转移方程都失效。所以我们给f、g额外增加一个空间。为了保证新增空间对后续填表结果不造成印象我们将f[0]、g[0]初始化为0。最后从左往右填表即可。 【代码编写】 class Solution { public:int getMaxLen(vectorint nums) {int n nums.size();vectorint f(n 1);//f[i]: 以i为结尾的乘积为正的最长子数组长度auto g f;//g[i]: 以i为结尾的乘积为负的最长子数组长度int ret INT_MIN;for(int i 1; i n; i){if(nums[i - 1] 0){f[i] f[i - 1] 1;g[i] g[i - 1] 0 ? 0 : g[i - 1] 1;}else if(nums[i - 1] 0){f[i] g[i - 1] 0 ? 0 : g[i - 1] 1;g[i] f[i - 1] 1;}ret max(ret, f[i]);}return ret;} };