python实现连续子序列最大和问题(动态规划)

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python实现连续子序列最大和问题(动态规划)

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说明:子列表指的是列表中索引(下标)连续的元素构成的列表;列表中的元素是int类型,可能包含正整数、0、负整数;程序输入列表中的元素,输出子列表元素求和的最大值,例如: 输入:1 -2 3 5 -3 2

输出:8

输入:0 -2 3 5 -1 2

输出:9

输入:-9 -2 -3 -5 -3

输出:-2

如题,对于原列表a,假设元素a[i]为所求子列表的最后一个元素,则所求子列表有两种情况: 1)不含a[i]之前的元素 2)含有a[i]之前的序列(该序列为之前累加得到) 所以求解过程为:对列表中每一个元素作出上述假设并分别求解两种情况,并比较记录最大值。

具体实现如下,时间复杂度O(n),空间复杂度O(1):

def maxSubList(items): size = len(items) _sum = _max = items[0] for i in range(1, size): #如果前面序列和的结果小于零 则丢弃(即从两种情况中取最大值) _sum = max(


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