Leetcode 53 Maximum SubArray

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方法1：brute force 

　　时间复杂度 O(n^2)　　空间复杂度 O(1)

public class Solution {
　　public int maxSubArray(int[] nums) {
　　　　if (nums == null || nums.length == 0) {
　　　　　　return 0;
　　　　}

　　　　int ans = Integer.MIN_VALUE;
　　　　for (int start_index = 0; start_index < nums.length; start_index++) { // starting index
　　　　　　int sum = 0;
　　　　　　for (int sub_size = 1; start_index + sub_size - 1 < nums.length; sub_size++) { // subarray size
　　　　　　　　sum += nums[i + j - 1];
　　　　　　　　max = Math.max(max, sum);
　　　　　　}
　　　　}
　　　　return ans;
　　}
}

方法2：Divide and Conquer

　　时间复杂度　　空间复杂度

public class Solution {
　　public int maxSubArray(int[] nums) {
　　　　if (nums == null || nums.length == 0) {
　　　　　　return 0;
　　　　}
　　　　return helper(nums, 0, nums.length - 1);
　　}

　　private int helper(int[] nums, int start, int end) {
　　　　if (start == end) {
　　　　　　return nums[start];
　　　　}
　　　　int mid = start + (end - start) / 2;
　　　　int left_MSS = helper(nums, start, mid);
　　　　int right_MSS = helper(nums, mid + 1, end);
　　　　int leftsum = Integer.MIN_VALUE;
　　　　int rightsum = Integer.MIN_VALUE;
　　　　int sum = 0;
　　　　for (int i = mid + 1; i <= end; i++) {
　　　　　　sum += nums[i];
　　　　　　rightsum = Math.max(rightsum, sum);
　　　　}
　　　　sum = 0;
　　　　for (int j = mid; j >= 0; j--) {
　　　　　　sum += nums[j];
　　　　　　leftsum = Math.max(leftsum, sum);
　　　　}
　　　　int ans = Math.max(left_MSS, right_MSS);
　　　　return Math.max(ans, leftsum + rightsum);
　　}
}

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Leetcode 53 Maximum SubArray

原文：http://www.cnblogs.com/janedr/p/4644427.html