53 翻新

Author: aQuaYi

Algorithms/0053.maximum-subarray/README.md

@@ -1,6 +1,7 @@
 # [53. Maximum Subarray](https://leetcode.com/problems/maximum-subarray/)
 
 ## 题目
+
 Find the contiguous subarray within an array (containing at least one number) which has the largest sum.
 
 For example, given the array `[-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4]`,
@@ -10,11 +11,7 @@ the contiguous subarray `[4,-1,2,1]` has the largest sum = `6`.
 More practice:
 
 If you have figured out the O(n) solution, try coding another solution using the divide and conquer approach, which is more subtle.
-## 解题思路
-利用好`连续`这个约束
-
-详见注释
-
-## 总结
 
+## 解题思路
 
+利用好`连续`这个约束

Algorithms/0053.maximum-subarray/maximum-subarray.go

@@ -1,37 +1,27 @@
 package problem0053
 
 func maxSubArray(nums []int) int {
-	l := len(nums)
+	size := len(nums)
+	tmp := nums[0]
+	res := tmp
 
-	if l == 0 {
-		return 0
-	}
-
-	if l == 1 {
-		return nums[0]
-	}
-
-	temp := nums[0]
-	max := temp
-	i := 1
-	// 可以把 for 循环的过程，nums[:1] 每次增加一个，直到变成 nums 的过程。
-	// temp 就是这个过程中，每个 nums[:i] 中的 max(nums[x:i]) (x=0,1,...,i-1)
-	// 整个 nums 中连续子序列的最大值，就在 temp 的所有取值中
-	for i < l {
-		if temp < 0 {
-			// 因为 连续性 的要求，而此时 temp < 0
-			// temp 从 i 处重新开始
-			temp = nums[i]
+	for i := 1; i < size; i++ {
+		// 题目要求是连续的子数组，假设 maxSum = sum(nums[i:k])
+		// 可知必有 sum(nums[i:j]) >= 0 ,其中 i<j<k
+		if tmp < 0 {
+			tmp = nums[i]
 		} else {
-			temp += nums[i]
+			tmp += nums[i]
 		}
+		res = max(res, tmp)
+	}
 
-		if max < temp {
-			max = temp
-		}
+	return res
+}
 
-		i++
+func max(a, b int) int {
+	if a > b {
+		return a
 	}
-
-	return max
+	return b
 }

Algorithms/0053.maximum-subarray/maximum-subarray_test.go

@@ -39,11 +39,6 @@ func Test_Problem0053(t *testing.T) {
 			ans{-2},
 		},
 
-		question{
-			para{[]int{}},
-			ans{0},
-		},
-
 		// 如需多个测试，可以复制上方元素。
 	}