題目描述

給定數組

由正整數組成，找到三個互不重疊的子數組的最大和。 每個子數組的長度為 ，我們要使這 個項的和最大化。 返回每個區間起始索引的列表（索引從 0 開始）。如果有多個結果，返回字典序最小的一個。

示例1

輸入： [1,2,1,2,6,7,5,1], 2 輸出： [0, 3, 5] 解釋： 子數組 [1, 2], [2, 6], [7, 5] 對應的起始索引為 [0, 3, 5]。 我們也可以取 [2, 1], 但是結果 [1, 3, 5] 在字典序上更大。

提示

• 的范圍在[1, 20000]之間。
• 的范圍在[1, 65535]之間。
• 的范圍在 [1, floor(nums.legth / 3)]之間。

題解

首先看數據范圍，這題不能使用暴力，暴力時間復雜度是

，一定會超時，所以考慮使用動態規劃求解。

下面考慮一般情況，也就是求解劃分成

個不重疊數組的最大和。

假設到第

個元素為止，一共已經產生了 個不重疊數組，那么令 表示這個不重疊數組的最大和。

然后就要尋找狀態轉移方程。對于第

個元素，分為兩種情況，可取可不取。

如果取，那就說明

是第 個子數組的最后一個元素，那么轉移方程為：

也就是說，從

到 ，這 個元素構成了第 個子數組，那我們只需要求到第 個元素為止，產生 個不重疊數組的最大和即可。

如果不取，那問題就變成了求到第

個元素為止，產生 個不重疊數組的最大和，那么轉移方程為：

當然這題還需要你還原出最大和的情況下，所有子數組的起始元素下標，所以需要另外用一個數組保存一下每一步的最優下標。

同樣，假設到第

個元素為止，一共已經產生了 個不重疊數組，用 表示第 個子數組的末尾元素下標。

那么按照上面的推斷，如果取第

個元素，那么 ；否則的話 。

最后就是根據

數組還原答案了。

首先最后一個子數組的末尾元素下標一定是

，那么它的起始元素下標就是 ，然后前一個子數組末尾元素下標就是 ，依次下去，直到第一個子數組被求解完畢。

代碼

class Solution { public:vector<int> maxSumOfThreeSubarrays(vector<int>& nums, int k) {int len = nums.size(), N = 3;int sum[len], s = 0;for (int i = 0; i < k; ++i) {s += nums[i];sum[i] = 0;}sum[k-1] = s;for (int i = k; i < len; ++i) {s += nums[i] - nums[i - k];sum[i] = s;}int dp[len][N+1], path[len][N+1];memset(dp, 0, sizeof dp);dp[k-1][1] = sum[k-1];path[k-1][1] = k - 1;for (int i = k; i < len; ++i) {for (int j = 1; j <= N; ++j) {dp[i][j] = dp[i-1][j];path[i][j] = path[i-1][j];if (dp[i][j] < dp[i-k][j-1] + sum[i]) {dp[i][j] = dp[i-k][j-1] + sum[i];path[i][j] = i;}}}vector<int> res;int idx = path[len-1][N];res.push_back(idx - k + 1);for (int i = N - 1; i > 0; --i) {idx = path[idx-k][i];res.push_back(idx - k + 1);}reverse(res.begin(), res.end());return res;} };

后記

可以看到，時間和空間還有提升的余地。想到的可能優化方法是類似于0-1背包那樣，去掉動態規劃數組的第二個維度，來優化空間復雜度。

但是這是有些問題的，暫時并沒有想到不增加時間復雜度下減少空間開銷的方法，歡迎大家提出自己的想法。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的数组最大可以开多大_每日算法系列【LeetCode 689】三个无重叠子数组的最大和的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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