算法沉淀——动态规划之子数组、子串系列（上）（leetcode真题剖析）

算法沉淀——动态规划之子数组、子串系列

• 01.最大子数组和
• 02.环形子数组的最大和
• 03.乘积最大子数组
• 04.乘���为正数的最长子数组长度

  01.最大子数组和

  题目链接：https://leetcode.cn/problems/maximum-subarray/、

  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。

  子数组 是数组中的一个连续部分。

  示例 1：

  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 。

  示例 2：

  输入：nums = [1]输出：1

  示例 3：

  输入：nums = [5,4,-1,7,8]输出：23

  提示：

  • 1 public: int maxSubArray(vector int n=nums.size(); vector dp[i]=max(nums[i-1],dp[i-1]+nums[i-1]); ret=max(ret,dp[i]); } return ret; }};public: int maxSubarraySumCircular(vector int n=nums.size(); vector int x=nums[i-1]; sum+=x; f[i]=max(x,x+f[i-1]); fmax=max(fmax,f[i]); g[i]=min(x,x+g[i-1]); gmin=min(gmin,g[i]); } return sum==gmin ? fmax : max(fmax,sum-gmin); }};public: int maxProduct(vector int n=nums.size(); vector int x=nums[i-1],y=f[i-1]*nums[i-1],z=g[i-1]*nums[i-1]; f[i]=max(x,max(y,z)); g[i]=min(x,min(y,z)); ret=max(ret,f[i]); } return ret; }};public: int getMaxLen(vector int n=nums.size(); vector 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] f[i]=g[i-1]==0?0:g[i-1]+1; g[i]=f[i-1]+1; } ret=max(ret,f[i]); } return ret; }};