给定一个整数数组和一个整数 k,找出 k 个不重叠子数组使得它们的和最大。每个子数组的数字在数组中的位置应该是连续的。返回最大的和。
输入:
List = [1,2,3]
k = 1
输出: 6
说明: 1 + 2 + 3 = 6
输入:
List = [-1,4,-2,3,-2,3]
k = 2
输出: 8
说明: 4 + (3 + -2 + 3) = 8
先说一下我的解题思路: 首先预处理前缀和,使 sum[i]代表以第 i 个数结尾的长度为 k 的子串和,方便计算区间的和。然后对三段的起始位置进行遍历,求和,时间复杂度是 O(n^3)。那么,如何优化呢?大家有没有建议? 请各位 v 站大佬轻喷(>人<;)
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littlekui 2019-05-24 10:19:35 +08:00 1
评价你的解题思路:我只看懂了前缀和,之后的每个字都不知道你在说啥。。
如果想要这道题的解答,可以参考下 Lintcode 上: https://www.lintcode.com/problem/maximum-subarray-iii/description#utm_source=v2exmn |
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ZSeptember 2019-05-24 10:44:03 +08:00
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geelaw 2019-05-24 10:59:00 +08:00 via iPhone 1
很经典的动态规划问题,考虑 f(i, j) 表示前 i 个数拿 j 段且第 i 个数选中时能得到的最大和,g 则表示第 i 个数不选的情况,那么
f(i, j) = max{ f(i-1, j) + a[i-1], g(i-1, j-1) + a[i-1] } g(i, j) = max{ f(i-1, j), g(i-1, j) } f(?, 0) = -infty g(?, 0) = 0 答案 = max{ f(n, k), g(n, k) } 令第一维滚动,可以得到 streaming 的算法,时间 O(nk),空间 O(k)。 |
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geelaw 2019-05-24 11:00:53 +08:00 via iPhone
@geelaw #3 Oops 状态转移的时候应该考虑两个相邻的段实际上是接起来的,一种方法是答案改成 max{ f(n, j), g(n, j) } over j<=k,另一种是虚拟地在中间插入 0。
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galahadv2 2019-05-24 11:04:48 +08:00 2
《算法导论》 4.1 讲解了如何使用分治法求解最大子数组的问题,在练习题 4.1-5,提示了一个线性时间的算法。
对于数组 A, 如果已经知道了 A[0:j] 的最大子数组,那么可以按如下性质扩展得到 A[0:j+1] 的最大子数组: ``` A[0:j+1] 的最大子数组要么依然是 A[0:j] 的最大子数组,要么是某个子数组 A[i:j+1] (1<=i<=j+1>>) ``` 上面这句话也可以直观地理解为: ``` A[0:j+1] 的最大子数组只有有两种可能情形: 1. 依然是 A[0:j] 的最大子数组,它必定不包含 A[j] 这个元素(注意 a[j] 是 A[0:j+1] 的最后一个元素,并不包含在 A[0:j]中); 2. 是一个位于最右边的子数组(A[i:j+1] 形式的)。 ``` 因此在循环体中,每次都计算一下情形 2 的最大子数组,即计算必定包含最后一个元素的最大子数组(我们给它命名为最右最大子数组),然后和 A[0:j]相比较,较大的即为 A[0:j+1]的最大子数组。 ``` golang func maxIncludeRight(a []int) int { sum := 0 max := math.MinInt64 for i := len(a) - 1; i >= 0; i-- { if sum += a[i]; sum >= max { max = sum } } return max } func maxSubArray(nums []int) int { max := nums[0] for i := range nums { if right := maxIncludeRight(nums[:i+1]); max < right { max = right } } return max } ``` 上面的代码已经可以正常工作了,现在来观察一下是否还有优化的余地。 观察 maxIncludeRight ,每次它都全新地来计算“最大最右子数组”,实际上,如果我们已知 a[0:i]的“最右最大子数组”,那么可以很快求出 a[0:i+1]的“最大最右子数组”。方法如下: 1. 如果 a[0:i]的最右最大子数组 m 小于 0,则 a[0:i+1]的最右最大子数组就是 a[i]; 2. 如果 a[0:i]的最右最大子数组 m 不小于 0,则 a[0:i+1]的最右最大子数组就是 m+a[i]。 初始时,a[0:1]的最右最大子数组为 a[0], 这样可以一步步来求出 a[0:i]的最右最大子数组了。代码如下: ``` golang func maxIncludeRight(a []int, i int) int { max := a[0] for _, v := range a[1 : i+1] { if max < 0 { max = v } else { max += v } } return max } func maxSubArray(nums []int) int { max := nums[0] for i := range nums { if right := maxIncludeRight(nums, i); max < right { max = right } } return max } ``` 注意到两次循环可以合并,一次搞定,因此最终的代码如下: ```go func maxSubArray(nums []int) int { max, sum := nums[0], nums[0] for _, e := range nums[1:] { if sum < 0 { sum = e } else { sum += e } if sum >= max { max = sum } } return max } ``` 最后阅读上面这段代码,也可以换个角度来思考最大子数组问题。 最大子数组必定满足这一性质: ``` 位于它左侧的任何一个子数组必定大于 0 ``` 因为如果存在一个小于 0 的左侧子数组,则可以去掉它,而得到一个新的最大子数组。 例如,对于[-2, 1, -3, 4, -1, 2, 1, -5, 4]: [-2, 1, -3]肯定不是最大子数组,因为左侧的 [-2, 1]小于 0 从 4 开始往右, [4] [4,-1] [4, -1, 2] [4, -1, 2, 1] 以上都有可能是最大子数组。 [4, -1, 2, 1,-5] 不可能是最大子数组,因为它小于 0。 因此,按此方法从左向右,舍弃所有已知左侧子数组小于 0 的情形,然后取最大值即可。 |
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qawsed2019 OP @ZSeptember 是否发了图片?貌似木有显示诶
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qawsed2019 OP @galahadv2 多谢~~~
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qawsed2019 OP @galahadv2 三克油,(>▽<)
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jxf2008 2019-05-24 14:12:14 +08:00
```
for(int i = 0 ; i < k ; ++i) ``` |
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jxf2008 2019-05-24 14:12:38 +08:00
发错。。。。不好意思
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qawsed2019 OP @jxf2008 啊咧(o_ _)ノ
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qawsed2019 OP @jxf2008 是不是故意来调戏的(lll ¬ω¬)
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ZSeptember 2019-05-24 17:53:33 +08:00
@qawsed2019 无视吧,看错题目了。
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