题目描述
给你一个整数数组 nums
。一个子数组 [numsl, numsl+1, ..., numsr-1, numsr]
的 和的绝对值 为 abs(numsl + numsl+1 + ... + numsr-1 + numsr)
。
请你找出 nums
中 和的绝对值 最大的任意子数组(可能为空),并返回该 最大值 。
abs(x)
定义如下:
- 如果
x
是负整数,那么 abs(x) = -x
。
- 如果
x
是非负整数,那么 abs(x) = x
。
示例 1:
输入:nums = [1,-3,2,3,-4]
输出:5
解释:子数组 [2,3] 和的绝对值最大,为 abs(2+3) = abs(5) = 5 。
示例 2:
输入:nums = [2,-5,1,-4,3,-2]
输出:8
解释:子数组 [-5,1,-4] 和的绝对值最大,为 abs(-5+1-4) = abs(-8) = 8 。
提示:
1 <= nums.length <= 105
-104 <= nums[i] <= 104
解法
方法一:动态规划
我们定义 $f[i]$ 表示以 $nums[i]$ 结尾的子数组的和的最大值,定义 $g[i]$ 表示以 $nums[i]$ 结尾的子数组的和的最小值。那么 $f[i]$ 和 $g[i]$ 的状态转移方程如下:
$$
\begin{aligned}
f[i] &= \max(f[i - 1], 0) + nums[i] \
g[i] &= \min(g[i - 1], 0) + nums[i]
\end{aligned}
$$
最后答案为 $max(f[i], |g[i]|)$ 的最大值。
由于 $f[i]$ 和 $g[i]$ 只与 $f[i - 1]$ 和 $g[i - 1]$ 有关,因此我们可以使用两个变量代替数组,将空间复杂度降低到 $O(1)$。
时间复杂度 $O(n)$,空间复杂度 $O(1)$。其中 $n$ 为数组 $nums$ 的长度。
| class Solution:
def maxAbsoluteSum(self, nums: List[int]) -> int:
f = g = 0
ans = 0
for x in nums:
f = max(f, 0) + x
g = min(g, 0) + x
ans = max(ans, f, abs(g))
return ans
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12 | class Solution {
public int maxAbsoluteSum(int[] nums) {
int f = 0, g = 0;
int ans = 0;
for (int x : nums) {
f = Math.max(f, 0) + x;
g = Math.min(g, 0) + x;
ans = Math.max(ans, Math.max(f, Math.abs(g)));
}
return ans;
}
}
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13 | class Solution {
public:
int maxAbsoluteSum(vector<int>& nums) {
int f = 0, g = 0;
int ans = 0;
for (int& x : nums) {
f = max(f, 0) + x;
g = min(g, 0) + x;
ans = max({ans, f, abs(g)});
}
return ans;
}
};
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16 | func maxAbsoluteSum(nums []int) (ans int) {
var f, g int
for _, x := range nums {
f = max(f, 0) + x
g = min(g, 0) + x
ans = max(ans, max(f, abs(g)))
}
return
}
func abs(x int) int {
if x < 0 {
return -x
}
return x
}
|
| function maxAbsoluteSum(nums: number[]): number {
let f = 0;
let g = 0;
let ans = 0;
for (const x of nums) {
f = Math.max(f, 0) + x;
g = Math.min(g, 0) + x;
ans = Math.max(ans, f, -g);
}
return ans;
}
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13 | impl Solution {
pub fn max_absolute_sum(nums: Vec<i32>) -> i32 {
let mut f = 0;
let mut g = 0;
let mut ans = 0;
for x in nums {
f = i32::max(f, 0) + x;
g = i32::min(g, 0) + x;
ans = i32::max(ans, f.max(-g));
}
ans
}
}
|