第三章实践报告

题目

最大子段和

问题描述

给定n个整数（可能为负数）组成的序列a[1],a[2],a[3],…,a[n]，求该序列如a[i]+a[i+1]+…+a[j]的子段和的最大值。当所给的整数均为负数时，定义子段和为0。

算法描述

设一个数组a[ ]，用于存放n个数，定义一个整型sum存放最大和，再定义一个整型b用于计算最大子段和。用for语句访问数组，当b<0时，可将它直接赋值为a[i]; 当b＞0时，如果加上a[i]后小于0，就赋值a[i]，大于零就和sun比较，如果比较后sum<b，就另sum=b，否则不变。

时间，空间复杂度

只需要循环n次，时间复杂度为O(n), 空间复杂度也一样。

心得

这样的解答好像和动态规划不太挂钩，相对比较简单，最重要的就是找到这种解法的思想。因为当总和小于0时，最后返回的结果都为0，所以当b已经小于0时可直接将a[i]的值赋给b，先前的数组成员最大子段和都小于0可不用管了。