思路:
dp,选择之前+现在的 or只选当前的
class Solution { public: int maxSubArray(vector& nums) { //以i为结尾的 vector maxF(nums); for(int i = 1; i < nums.size(); i++) { maxF[i] = max(maxF[i - 1] + nums[i], nums[i]); } return *max_element(maxF.begin(), maxF.end()); } };
maxF(i)表示以第i个结尾
最大乘积:
思路:由于乘积最大可能是之前最大乘现在最大or之前最小乘现在最小
F【i】表示乘积以第i个结尾
class Solution { public: int maxProduct(vector& nums) { // 第i个元素结尾的max和min vector maxF(nums), minF(nums); for(int i = 1; i < nums.size(); i++) { // 最大和最小的都要记录 maxF[i] = max(maxF[i - 1] * nums[i], max(minF[i - 1] * nums[i], nums[i])); minF[i] = min(maxF[i - 1] * nums[i], min(minF[i - 1] * nums[i], nums[i])); } return *max_element(maxF.begin(), maxF.end()); } };
总结:
1.复制构造函数的使用
2.最大连续和/乘积,使用dp,f【i】表示以i结尾的局部结果
3.*max_element(v.begin(),v.end())求最大
欢迎分享,转载请注明来源:内存溢出
评论列表(0条)