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leetcode 53超时错误出了什么问题?最大子阵列?

leetcode 53超时错误出现的问题是算法复杂度过高,导致程序运行时间超过了限制。最大子数组问题是一个经典的动态规划问题,目标是找到一个数组中和最大的连续子数组。解决这个问题的常见方法是使用动态规划算法,通过遍历数组并记录当前位置的最大子数组和,然后更新全局最大子数组和。然而,如果使用简单的遍历算法,时间复杂度将达到O(n^2),当数组规模较大时,会导致超时错误。

为了解决超时错误,可以采用更优化的算法,如Kadane算法。该算法通过遍历数组一次,在每个位置上计算当前位置的最大子数组和,并与全局最大子数组和进行比较和更新。这样可以将时间复杂度降低到O(n),避免超时错误。

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案例 最大子数组求和 leetcode 53题 给定数组a[1…n],求最大子数组和,即找出1<=i<=j<=n,使a[i]+a[i+1]+…+a[j]最大。...方法一:暴力枚举,时间复杂度为o(n^3),无法通过leetcode,显示超时。...} } return msum; } } 方法二:优化枚举,时间复杂度为o(n^2),空间复杂度为o(n)(很多部分都重复加了,要去除冗余,直接通过了leetcode...,就需要得到max(s[j] - s[i]),将s[j]固定,则需要求min(s[i]),所以此问题由最大子数组和转换成了求最小和(最小s[i])的问题,这次提交执行时间为10ms,超过了47.22%的人...if(si < minsi){ //min[0,6] = min(min[0,5] [6]) 求最小和可以通过增量来实现,si的(0,6)的最小和其实就是(0,5)的si最小和和si[6]比较

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求解 解法一 简单也是容易想到的思路就是三层循环,对(i,j),i<=j的情况进行遍历,这种情况下的算法复杂度为O(n3n^3)。...结果可以看出,时间超时了,O(n3n^3)的时间复杂度确实太高了,需要进行优化。...结果可以看出,时间还是超时了,但从执行的测试数据数量上来看,比第一次多执行了两个,但在最后一个测试数据上时间超时了。...首先假设存在最大子数组X,则最大子数组X中的任意一个子数组x都不应该为负数,如果x为负数,则X必定不是最大子数组(可用反证法证明)。...根据这个思想,我们只需要以此累加数组元素,并将和与0比较,如果小于0,则需要在剩下的元素中重新寻找是否存在最大子数组,如果不小于0,则与保存的最大子数组值进行比较,如果大于最大子数组值,则更新最大子数组值

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