给定一个整数数组 nums,下面代码找到一个具有最大和的连续子数组,并返回该最大和。则下面说法错误的是( )。
int crossSum(vector<int>& nums, int left, int mid, int right) {
int leftSum = INT_MIN, rightSum = INT_MIN;
int sum = 0;
for (int i = mid; i >= left; i--) {
sum += nums[i];
leftSum = max(leftSum, sum);
}
sum = 0;
for (int i = mid + 1; i <= right; i++) {
sum += nums[i];
rightSum = max(rightSum, sum);
}
return leftSum + rightSum;
}
int helper(vector<int>& nums, int left, int right) {
if (left == right)
return nums[left];
int mid = left + (right - left) / 2;
int leftMax = helper(nums, left, mid);
int rightMax = helper(nums, mid + 1, right);
int crossMax = crossSum(nums, left, mid, right);
return max({leftMax, rightMax, crossMax});
}
int maxSubArray(vector<int>& nums) {
return helper(nums, 0, nums.size() - 1);
}分析时间复杂度时关注循环层数和每层迭代次数,递归算法则分析递归树。注意最坏/最好/平均情况的区别。
分析复杂度时注意外层循环和内层循环的关联。例如内外两层都到n的循环不一定是O(n²),要看内层是否每次都在缩小。
【考点】分治策略|递归优化|时间复杂度分析
GESP 五级"算法与程序设计"模块,重点考核递归与分治思想的综合应用。命题人卡住的是:学生看到递归就只记"这是分治",却忽略分治必须同时包含「分解」与「合并」两个动作——本题的 merge 体现在 crossSum 计算跨中子数组和,而非简单返回左右最大值。