python求最大連續(xù)子數(shù)組的和
拋出問題:
求一數(shù)組如 l = [0, 1, 2, 3, -4, 5, -6],求該數(shù)組的最大連續(xù)子數(shù)組的和 如結(jié)果為[0,1,2,3,-4,5] 的和為7
問題分析:
這個(gè)問題很簡單,直接暴力法,上代碼。
# -*- coding:utf-8 -*-
# 日期:2018/6/9 7:46
# Author:小鼠標(biāo)
# 最大連續(xù)子數(shù)組的和
l = [0, 1, 2, 3, -4, 5, -6]
# 暴力求解
def violence(l = []):
maxVal = 0
x,y=0,0
for i in range(0,len(l)+1):
for j in range(0,len(l)+1):
res = sum(l[i:j])
if res > maxVal:
maxVal = res
x = i
y = j
return maxVal,x,y
maxVal, x, y = violence(l)
print(maxVal,(x,y))
分治法:
關(guān)鍵是暴力法的時(shí)間復(fù)雜度太高,所以就在原有的基礎(chǔ)上做了進(jìn)一步的提升--分治法。
所謂分治法就是將原有的列表一分為二,那么最大的子列表只有三種情況:
1、最大子列表完全在左邊
2、最大子列表完全在右邊
3、最大子列表跨立在中間
所以我們分情況討論,求出答案。這種方法一定程度的降低了時(shí)間復(fù)雜度,從之前的n^2降到了(n/2)^2 + 2n
# -*- coding:utf-8 -*-
# 日期:2018/6/9 7:46
# Author:小鼠標(biāo)
# 最大連續(xù)子數(shù)組的和
l = [0, 1, 2, 3, -4, 5, -6]
#暴力求解
def violence(l = []):
maxVal = 0
x,y=0,0
for i in range(0,len(l)+1):
for j in range(0,len(l)+1):
res = sum(l[i:j])
if res > maxVal:
maxVal = res
x = i
y = j
return maxVal,x,y
#分治法 想左掃 向右掃,求出兩邊的最大值
def left_or_right(l):
maxVal = 0
term = 0
for i in l:
term += i
if maxVal < term:
maxVal = term
return maxVal
def Separate():
middle = int(len(l)/2)
l1 = l[0:middle]
l2 = l[middle:len(l)]
#左半部分
maxVal1,x1,y1 = violence(l1)
#右半部分
maxVal2,x2,y2 = violence(l2)
#跨立在中間
max_right = left_or_right(l2)
max_left = left_or_right(l1[::-1])
maxVal3 = max_right + max_left
return max(maxVal1,maxVal2,maxVal3)
val = Separate()
print(val)
動(dòng)態(tài)規(guī)劃:
即便是分治法,時(shí)間復(fù)雜度還是太高,不滿足生產(chǎn)的需求,所以如果說只求最大子序列的和的值而不去追求最大子序列本身,我們又引出一個(gè)方法--動(dòng)態(tài)規(guī)劃
這種方法的時(shí)間復(fù)雜是是線性的,極大的降低了。
# -*- coding:utf-8 -*- # 日期:2018/6/9 8:38 # Author:小鼠標(biāo) def function(lists): max_sum = lists[0] pre_sum = 0 for i in lists: # 因?yàn)樽畲笞恿斜硪欢ㄊ菑囊粋€(gè)非0的數(shù)開始的(假定列表中有正數(shù)有負(fù)數(shù)) # 所以就可以暫時(shí)篩選調(diào)小于0的數(shù),即便列表全是負(fù)數(shù),那么最大的子列表肯定是負(fù)數(shù)最大的一個(gè) if pre_sum < 0: pre_sum = i else: pre_sum += i if pre_sum > max_sum: max_sum = pre_sum return max_sum lists = [0, 1, 2, 3, -4, 5, -6] print(function(lists))
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