LeetCode 53. Maximum Subarray - Python

LeetCode 53. Maximum Subarray - Python

 

 

Given an integer array nums, find the contiguous subarray (containing at least one number) which has the largest sum and return its sum.

Follow up: If you have figured out the O(n) solution, try coding another solution using the divide and conquer approach, which is more subtle.

 

Example 1:

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

 

풀이:

- 동적 계획법 중 카데인 알고리즘 활용

(airsbigdata.tistory.com/131)

A[5]의 최대 부분합 = A[4]의 최대 부분합+A[5] = 3+2 = 5

A[6]의 최대 부분합 = A[5]의 최대 부분합+A[6] = 5+1 = 6

A[7]의 최대 부분합 = A[6]의 최대 부분합+A[7] = 5-5 = 0

A[8]의 최대 부분합 = A[7]의 최대 부분합+A[8] = 0+4 = 4

 

Solution 1 :

class Solution:
    def maxSubArray(self, nums: List[int]) -> int:
        for i in range(1, len(nums)):
            if nums[i - 1] > 0: #i-1의 수가 0보다 크면
                nums[i] += nums[i - 1] #i번째 수와 i-1의 수를 더해서 최댓값을 찾는다.
        return max(nums)

 

 

Solution 2 :

class Solution(object):
    def maxSubArray(self, nums):
        """
        :type nums: List[int]
        :rtype: int
        """
        for i in range(1,len(nums)):
                nums[i] = max(nums[i - 1] + nums[i], nums[i])
                #i-1번째 수+ i번째 수 부터 i번째 수까지 최대 값을 구한다.
        return max(nums)