连续最大子数组之和

Author: yezihack

10.动态规划/01.连续最大子数组之和.go

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+/*
+ * @Author: 百里
+ * @Date: 2020-02-12 17:16:16
+ * @LastEditTime: 2020-02-12 17:17:10
+ * @LastEditors: 百里
+ * @Description:
+ * @FilePath: \leetcode\10.动态规划\01.连续最大子数组之和.go
+ * @https://github.com/yezihack
+ */
+package dp
+
+import (
+	"fmt"
+	"testing"
+)
+
+//题目: 一维数组里有负数又有整数,求子数组连续求和最大.
+//如[1, 2, -4, 2, 3], 连续求和最大是[2,3],和: 2+3=5
+
+//方法一: 暴力法. 从0位置到尾都查看一遍,每计算一步都进行之前累加的数与当前数对比.并求出最大之和
+func ContinueChildArraySum(arr []int) int {
+	total := 0//求得最终的和
+	for i := 0; i < len(arr); i ++ {
+		sum := 0 //当前连续之和
+		for j := i; j < len(arr); j ++ { //从i到n之间寻找最大值.
+			sum += arr[j] //累加
+			fmt.Printf("sum:%d, total:%d, cur:%d\n", sum, total, arr[j])
+			//比较三者之间大小, 取最大值.
+			total = max3(total, sum, arr[j]) //三个元素中查找最大值.赋值给total变量.
+		}
+	}
+	return total
+}
+func TestContinueChildArraySum(t *testing.T) {
+	if ret := ContinueChildArraySum([]int{1, -5, 2, -4, 2, 3}); ret != 5 {
+		t.Errorf("actual:%d, expect:%d\n", ret, 5)
+	}
+	if ret := ContinueChildArraySum([]int{1, 1,-2, 3, 1}); ret != 4 {
+		t.Errorf("actual:%d, expect:%d\n", ret, 4)
+	}
+	if ret := ContinueChildArraySum([]int{8, -8, -2, -2, -1, -1}); ret != 8 {
+		t.Errorf("actual:%d, expect:%d\n", ret, 8)
+	}
+}
+
+//方法二: 动态规划
+//设置一个变量sum存储每一步的结果,如果当前值大于sum,则交换.
+//再定义一个dp数组,存储当前最大的元素.
+//时间O(n), 空间O(n)
+func ContinueChildArraySumDp(arr []int) int {
+	dp := make([]int, len(arr)) //动态规划数组
+	sum := 0 //当前步骤之和
+	for i := 0; i < len(arr); i ++ {
+		sum += arr[i] //累加操作.
+		if sum < arr[i] { //当前大于sum,才交换
+			sum = arr[i]
+		}
+		if sum > dp[i] { //如果大于DP值,则存储起来.
+			dp[i] = sum
+		}
+	}
+	fmt.Println(dp)
+	max := 0 //查找dp数组,取出最大值.
+	for i := 0; i < len(dp); i ++ {
+		if dp[i] > max {
+			max = dp[i]
+		}
+	}
+	return max
+}
+func TestContinueChildArraySumDp(t *testing.T) {
+	if ret := ContinueChildArraySumDp([]int{1, -5, 2, -4, 2, 3}); ret != 5 {
+		t.Errorf("actual:%d, expect:%d\n", ret, 5)
+	}
+	if ret := ContinueChildArraySumDp([]int{1, 1,-2, 3, 1}); ret != 4 {
+		t.Errorf("actual:%d, expect:%d\n", ret, 4)
+	}
+	if ret := ContinueChildArraySumDp([]int{8, -8, -2, -2, -1, -1}); ret != 8 {
+		t.Errorf("actual:%d, expect:%d\n", ret, 8)
+	}
+}
+//方法三: 动态规划
+//题目说, 有正有负, 连续之和必定大于0. 如果使用一个变量累加时,与当前元素还小则进行交换.
+//再重头计算.将每一次计算的结果存储在一个额外地变量里.最终得到最优解.
+func ContinueChildArraySumDpV2(arr []int) int {
+	var total, sum = 0, 0 //定义一个total为最优解, sum为当前连续最优解的变量.
+	for i := 0; i < len(arr); i ++ {
+		sum += arr[i] //求连续最优解之和
+		if arr[i] > sum { //如果当前值大于最优解则交换
+			sum = arr[i] //交换
+		}
+		if sum > total { //如果最优解大于最终最优解则交换 .
+			total = sum
+		}
+	}
+	return total
+}
+
+func TestContinueChildArraySumDpV2(t *testing.T) {
+	if ret := ContinueChildArraySumDpV2([]int{1, -5, 2, -4, 2, 3}); ret != 5 {
+		t.Errorf("actual:%d, expect:%d\n", ret, 5)
+	}
+	if ret := ContinueChildArraySumDpV2([]int{1, 1,-2, 3, 1}); ret != 4 {
+		t.Errorf("actual:%d, expect:%d\n", ret, 4)
+	}
+	if ret := ContinueChildArraySumDpV2([]int{8, -8, -2, -2, -1, -1}); ret != 8 {
+		t.Errorf("actual:%d, expect:%d\n", ret, 8)
+	}
+}
+func max3(a, b, c int) int {
+	max := a
+	if b > a {
+		max = b
+	}
+	if c > max {
+		return c
+	}
+	return max
+}

10.动态规划/01.连续最大子数组之和_test.go

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 */
 //思路, 解决反转问题, 一般采用栈方式解决, 栈的特点是先进后出.
+//数字反转, 使用mod, 进行反转操作.566666666666666666666
 func ReverseInteger(x int32) int32{
 	var rev int32 = 0
 	for x != 0 {

12.数学/01.整数反转_test.go

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 主要以leetcode上的题与剑指offer上的题为主.
 
 实现语言: golang, php
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+# 题目列表
+## 数学
+1. [整数反转](12.数学/01.整数反转_test.go)