当前位置: 首页 > news >正文

Leetcode No.53 Maximum Subarray

  参考资料:

  考点:子串 & 动态规划 & [题干]

Input: nums = [-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4]
Output: 6
Explanation: The subarray [4,-1,2,1] has the largest sum 6.

  1. 心路历程

  这道题非常经典,蕴含的思想也是精巧无比。

  2. 正解

  简单来说官解就是找到了题目中的无后效性,和问题的可分解性(动归)

  1)首先分解问题

  一个数组中的子串是相当多的,穷举显然不是理想的做法,那么最大的子串和等于什么??答:等于以每个数结尾的最大子串的最大值。以数组[-2,1,-3]为例,就是以-2为结尾的子串的最大值,以1为结尾的子串的最大值,和以3为结尾的子串的最大值。这三个最大值中的最大值显然就是原始字符串的最大值。我们可以敏锐的发现,以XX为结尾的子串的最大值这一个问题,是很容易拆分的。比如:以1为结尾的子串的最大值,就等于“以-2为结尾的子串的最大值加上1”和“1”之间的大者。显然可以记这个函数“以每个数结尾的最大子串的最大值”为F。

  2)确定F的递推公式

  还是以数组[-2, 1, -3]为例,F[0] = -2,我们有F[n + 1] = max(F[n] + nums[n+1], nums[n+1]) ,将F[n]都算出来后,他们中的最大值显然就是我们想要的结果了。

  代码如下:

class Solution(object):def maxSubArray(self, nums):""":type nums: List[int]:rtype: int"""f = nums[0]l = len(nums)maxAns = nums[0]# f[i] = (f[i-1] + nums[i], nums[i])for i in range(1, l):f = max(f + nums[i], nums[i])maxAns = max(maxAns, f)return maxAns

相关文章:

Leetcode No.53 Maximum Subarray

参考资料: 考点:子串 & 动态规划 & [题干] Input: nums [-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4] Output: 6 Explanation: The subarray [4,-1,2,1] has the largest sum 6.1. 心路历程 这道题非常经典,蕴含的思想也是精巧无比。 2. 正解 简单来说官…...

手机出现 不读卡 / 无信号时应该怎么办?

当手机屏幕亮起,一般在屏幕最上方都会有代表手机卡状态的显示,其中网络信号和读卡状态的标识,依旧有很多人分不太清,更不清楚改怎么办了。 1、当我们的手机里有两张卡时,则会有两个信号显示 2、信号状态一般是由短到…...

Linux 内核模块运行机制(10/11)

Linux 内核实现了一个比较酷的功能:支持模块的动态加载和运行。如果你实现了一个内核模块并打算运行它,你并不需要重启系统,直接使用 insmod 命令加载即可,这个模块就像补丁一样打进了 Linux 操作系统,并可以正常运行。…...

MySQL数据库-字符串函数详解

前言 MySQL数据库提供了多种不同类型的函数,用于处理字符串、日期、数值等数据类型,以及实现条件、聚合等操作,下面我们主要介绍字符串函数 CONCAT() 函数 CONCAT() 可用于将多个字符串连接在一起。 示例: SELECT CONCAT(Hell…...

半导体退火那些事(3)

4.半导体退火设备 双腔全自动兼容6-8寸快速退火炉RTP 产地:中国 型号: S803 特点: 室温到1250C,应用于SiC,GaN等第三代半导体领域 简介 (Description) S803系列自动快速退火炉,内置Robot可以自动取放片,适用于最大8英寸 (单片200m…...

1281. 整数的各位积和之差

诸神缄默不语-个人CSDN博文目录 力扣刷题笔记 文章目录 1. 简单粗暴的遍历2. 其实也是遍历,但是用Python内置函数只用写一行 1. 简单粗暴的遍历 Python版: class Solution:def subtractProductAndSum(self, n: int) -> int:he0ji1while n>1:last…...

如何使用Vue和C++实现OJ《从零开始打造 Online Judge》

课程简介 课程链接:https://www.lanqiao.cn/courses/20638 邀请码:x8pGd60V 本课程采用前后端分离架构,基于 Vue.js 和 C 技术,从零开始打造 Online Judge。 课程介绍 OJ 是 Online Judge 系统的简称,用来在线检测…...

在Spring Boot和Vue中实现请求过滤器以验证请求头中的Token

在Spring Boot应用程序中创建一个过滤器类,用于处理请求: Component public class AuthenticationFilter implements Filter {Overridepublic void doFilter(ServletRequest request, ServletResponse response, FilterChain chain)throws IOException,…...

ThreeJS——在3D地球上标记中国地图板块

Threejs3D地球标记中国地图位置 先看效果 地球预览视频效果 用到的库 TweenJS (动画库)用来做相机转场的动画Jquery(这里只用到一个 each 循环方法,可以使用 js 去写)ThreeJS (3D 地球制作)100000.json(全国城市经纬度)d3.v6.js用来设置平面转3D效果(本来考虑做成…...

第2章 性能测量

理解应用程序性能的第一步是学会对它进行测量。 与绝大多数功能问题相比,性能问题通常很难跟踪和复现。 任何关注过性能评估的人可能都知道公允地进行性能测量并从中得到准确结论是多么困难。 因为在测量中存在误差,性能分析通常需要统计方法进行处理…...

未来,运营的重要性大于产品?

微博上看到某产品大V的一个观点,说在未来,产品运营的重要性会大过产品经理,还挺认同的,谈谈我的想法。 这个观点的核心依据是,目前没有新的产品形态,各种产品解决方案都是标准化的,产品由开疆辟…...

paddle ocr框架识别数字问题和解决方案

识别出的字符串重复 情况1:检测错误,同一个字符串被两次检测到 比如 “12 方案 ” 被识别成:“12” “2方案”,这种可以通过x坐标交叉并且第一个结果最后一个字符与第二个结果第一个字符相同判断 情况2: 识别错误&am…...

构建高性能的MongoDB数据迁移工具:Java的开发实践

随着大数据时代的到来,数据迁移成为许多企业和组织必须面对的挑战之一。作为一种非关系型数据库,MongoDB在应用开发中得到了广泛的应用。为了满足数据迁移的需求,我们需要一个高性能、稳定可靠的MongoDB数据迁移工具。下面将分享使用Java开发…...

2023年国赛数学建模思路 - 案例:最短时间生产计划安排

文章目录 0 赛题思路1 模型描述2 实例2.1 问题描述2.2 数学模型2.2.1 模型流程2.2.2 符号约定2.2.3 求解模型 2.3 相关代码2.4 模型求解结果 建模资料 0 赛题思路 (赛题出来以后第一时间在CSDN分享) https://blog.csdn.net/dc_sinor?typeblog 最短时…...

1572. 矩阵对角线元素的和

题目描述: 给你一个正方形矩阵 mat,请你返回矩阵对角线元素的和。 请你返回在矩阵主对角线上的元素和副对角线上且不在主对角线上元素的和。 示例: 解题思路: 同时求对角线和副对角线上元素的和再减去重合的元素 相关代码&#xf…...

在vue中使用swiper轮播图(搭配watch和$nextTick())

在组件中使用轮播图展示图片信息: 1.下载swiper,5版本为稳定版本 cnpm install swiper5 2.在组件中引入swiper包和对应样式,若多组件使用swiper,可以把swiper引入到main.js入口文件中: import swiper/css/swiper.css //引入swipe…...

Java书签 #使用MyBatis接入多数据源

楔子:当然,世上有很多优秀的女性,我也会被她们吸引。这对男人来说是理所当然的。但目光被吸引和内心被吸引是截然不同的。- 东野圭吾《黎明之街》 今日书签 在一些应用场景中,可能需要连接多个不同的数据库,例如连接不…...

神经网络基础-神经网络补充概念-23-神经网络的梯度下降法

概念 神经网络的梯度下降法是训练神经网络的核心优化算法之一。它通过调整神经网络的权重和偏差,以最小化损失函数,从而使神经网络能够逐渐逼近目标函数的最优值。 步骤 1损失函数(Loss Function): 首先&#xff0c…...

鸿蒙3.1 设备管理DeviceManager

介绍 DeviceManager组件在OpenHarmony上提供账号无关的分布式设备的认证组网能力,并为开发者提供了一套用于分布式设备间监听、发现和认证的接口。 其组成及依赖如下所示: 总结 设备管理模块其实就是软总线的包皮服务。目前权限都是控制系统uid,但是根据官方介绍,后续可…...

Git 目录详解

一、Git目录详解 在使用Git时,有几个目录和文件在Git项目中扮演着重要的角色,下面详细介绍一下这些目录和文件的作用 1、.git目录 .git目录是Git项目的核心,包含了Git的版本库和元数据等重要信息。在该目录中,有一些重要的子目录和…...

so-vits-svc声压级标准化终极指南:如何避免AI语音转换中的音频质量损伤

so-vits-svc声压级标准化终极指南:如何避免AI语音转换中的音频质量损伤 【免费下载链接】so-vits-svc SoftVC VITS Singing Voice Conversion 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/so/so-vits-svc so-vits-svc作为当前最先进的AI歌声转换框架&#xff…...

深度学习模型压缩:从原理到实践

深度学习模型压缩:从原理到实践 1. 背景与动机 深度学习模型在各种任务上取得了显著的性能提升,但随之而来的是模型规模的不断增长。大型模型虽然性能优异,但也带来了以下问题: 存储需求大:大型模型需要大量存储空间&a…...

STM32智能婴儿床系统设计与实现

基于STM32的智能婴儿床系统设计1. 项目概述1.1 系统架构本智能婴儿床系统采用模块化设计架构,以STM32F103RCT6微控制器为核心处理单元,集成多种传感器模块和执行机构。系统通过蓝牙与手机APP建立双向通信,实现环境参数监测、异常报警和远程控…...

FOC算法避坑指南:克拉克变换的‘等幅值’与‘等功率’到底怎么选?基于STM32的实测对比

FOC算法避坑指南:克拉克变换的‘等幅值’与‘等功率’到底怎么选?基于STM32的实测对比 在STM32平台上实现磁场定向控制(FOC)时,克拉克变换系数的选择往往让工程师陷入两难:究竟该用2/3(等幅值&…...

S7-200 PLC与组态王称重配料生产线自动控制系统:后继产品包含梯形图、接线图、原理图及I...

S7-200 PLC和组态王称重配料生产线自动控制系统配料 我们主要的后发送的产品有,带解释的梯形图接线图原理图图纸,io分配,组态画面上周刚结了个小单子,给本地一家饲料厂改了套半自动的称重配料线,用的就是S7-200 PLC加…...

NSudo:突破Windows权限壁垒的系统管理利器

NSudo:突破Windows权限壁垒的系统管理利器 【免费下载链接】NSudo [Deprecated, work in progress alternative: https://github.com/M2Team/NanaRun] Series of System Administration Tools 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ns/NSudo 一、核心价…...

Vlc.DotNet:在.NET应用中构建专业级媒体播放能力

Vlc.DotNet:在.NET应用中构建专业级媒体播放能力 【免费下载链接】Vlc.DotNet .NET control that hosts the audio/video capabilities of the VLC libraries 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/vl/Vlc.DotNet 价值定位:解决.NET媒体播放…...

嵌入式C语言变量初始化技术详解

## 1. 嵌入式C语言变量初始化技术详解### 1.1 初始化的重要性与基本原则在嵌入式系统开发中,变量初始化是防止未定义行为的关键步骤。由于嵌入式编译器特性的差异,未初始化的变量可能包含随机值,导致系统出现不可预测的行为。根据变量类型的不…...

s2-pro音色复用效果实测:不同参考音频时长(3s/10s/30s)对合成质量影响

s2-pro音色复用效果实测:不同参考音频时长(3s/10s/30s)对合成质量影响 1. 引言 s2-pro作为Fish Audio开源的专业级语音合成模型镜像,其音色复用功能在实际应用中表现如何?本文将针对一个关键问题展开实测&#xff1a…...

嵌入式系统的启动流程与初始化详解

嵌入式系统的启动流程与初始化详解 为什么启动流程如此重要 作为科技创业者,我深知在嵌入式产品开发中,启动流程的设计和优化直接影响产品的用户体验和可靠性。一个快速、稳定的启动流程不仅能提升产品的竞争力,还能减少客户的等待时间&#…...