leetcode 53 最大子序和

第一種的演算法複雜度是o(n^3)，沒法通過，超過時間限制

/**

* @param nums
* @return 
*/var maxsubarray = function(nums) 
if (subsum > maxsum)}}
return maxsum;
};

/**

* @param nums
* @return 
*/var maxsubarray = function(nums) }}
return maxsum;
};

分治法：將乙個問題拆分成多個相似的小問題，並對其分別求解，如果拆出的問題依然複雜，就通過遞迴呼叫再次將子問題拆分，直到拆出的方法可以以簡單方式求得解，最後合併多個小問題的解，就是原問題的結果。

分治法求解最大子串行和問題。將序列等分為左右兩個子串行，任何連續子串行所處的位置必然式如下三種情況之一：完全位於左子串行中、完全位於右子串行中以及跨越了左右序列的中點。那麼，演算法的工作就是先遞迴求解兩個子串行，然後尋找跨越中點的最大子串行，最後在三種情況中選取和最大者。

var maxsubarray = function (nums) ;

var divide = function (nums, l, r) 
if (l === r - 1) 
let mid = parseint((l + r) / 2);
let lmax = divide(nums, l, mid - 1);
let rmax = divide(nums, mid + 1, r);
let mmax = nums[mid]; // 從中間開始計算
let sum = mmax; // 用來求和
for (let i = mid - 1; i >= l; i--) 
sum = mmax;
for (let i = mid + 1; i <= r; i++) 
return math.max(lmax, math.max(rmax, mmax));
}

動態規劃的是首先對陣列進行遍歷，當前最大連續子串行和為 sum，結果為 ans

如果 sum > 0，則說明 sum 對結果有增益效果，則 sum 保留並加上當前遍歷數字

如果 sum <= 0，則說明 sum 對結果無增益效果，需要捨棄，則 sum 直接更新為當前遍歷數字

每次比較 sum 和 ans的大小，將最大值置為ans，遍歷結束返回結果

時間複雜度：o(n)

聯機演算法：聯機演算法是在任意時刻演算法對要操作的資料唯讀入(掃瞄)一次，一旦被讀入並處理，它就不需要在被記憶了。而在此處理過程中演算法能對它已經讀入的資料立即給出相應子串行問題的正確答案

/**

* @param nums
* @return 
*/var maxsubarray = function(nums) else 
ans = math.max(ans, sum);
}return ans;
};

LeetCode53最大子序和

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LeetCode 53 最大子序和

給定乙個整數陣列nums，找到乙個具有最大和的連續子陣列 子陣列最少包含乙個元素 返回其最大和。示例 輸入 2,1,3,4,1,2,1,5,4 輸出 6 解釋 連續子陣列 4,1,2,1 的和最大，為 6。高階 如果你已經實現複雜度為 o n 的解法，嘗試使用更為精妙的分治法求解。這道題本來是能做出...

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