考虑动态规划:
- 状态设计:
f[i][2]
,其中f[i][0]
表示以第i个数为结尾,并且没删除过元素的子数组最大和,f[i][1]
表示以第i个数为结尾,删除过一个元素的子数组最大和。 - 状态转移:
f[i][0] = max(f[i - 1][0], 0) + arr[i]
,f[i][1] = max(f[i - 1][1] + arr[i], f[i - 1][0])
。
可以发现,每个状态只和上一个状态有关系,所有不用存储下所有状态,只需要存储上一个状态即可。
use std::cmp::max;
impl Solution {
pub fn maximum_sum(arr: Vec<i32>) -> i32 {
let n = arr.len();
let (mut f0, mut f1, mut res) = (arr[0], 0, arr[0]);
arr.iter().skip(1).take(n - 1).for_each({ |x| {
f1 = max(f0, f1 + x);
f0 = max(f0, 0) + x;
res = max(res, max(f0, f1));
}});
res
}
}
标签:f0,f1,arr,27,mut,max,2023.6,数组,res
From: https://www.cnblogs.com/st0rmKR/p/17514597.html