思路来自:
http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/2541117420116135376632/
写了个java版的
public class GreatestLeftRightDiff {
/**
* Q61.在数组中,数字减去它右边(注意是右边)的数字得到一个数对之差。
* 求所有数对之差的最大值。例如在数组{2, 4, 1, 16, 7, 5, 11, 9}中,数对之差的最大值是11,是16减去5的结果。
*/
public static void main(String[] args) {
int[] a={2, 4, 1, 16, 7, 5, 11, 9};
int result=greatestLeftRightDiff01(a);
System.out.println(result);
result=greatestLeftRightDiff02(a);
System.out.println(result);
}
/*引用原文:
* 如果输入一个长度为n的数组numbers,我们先构建一个长度为n-1的辅助数组diff,
* 并且diff[i]等于numbers[i]-numbers[i+1](0<=i<n-1)。
* 如果我们从数组diff中的第i个数字一直累加到第j个数字(j > i),
* 也就是diff[i] + diff[i+1] + … + diff[j]
* = (numbers[i]-numbers[i+1]) + (numbers[i + 1]-numbers[i+2]) + ... + (numbers[j] – numbers[j + 1])
* = numbers[i] – numbers[j + 1]。
* 分析到这里,我们发现原始数组中最大的数对之差(即numbers[i] – numbers[j + 1])
* 其实是辅助数组diff中最大的连续子数组之和。
*/
public static int greatestLeftRightDiff01(int[] a){
if(a==null||a.length<2){
return Integer.MIN_VALUE;//min=1<<31
}
int len=a.length;
int[] diff=new int[len-1];
for(int i=1;i<len;i++){
diff[i-1]=a[i-1]-a[i];
}
return greatestSumOfSubArray(diff);
}
/*
*1.我的理解:从i=2开始遍历,找出i之前的最大元素,记为max,max减去当前元素a[i],如果这个差值比旧差值大,则更新旧差值
*2.引用原文:
*我们定义diff[i]是以数组中第i个数字为减数的所有数对之差的最大值。
* 也就是说对于任意h(h < i),diff[i]≥number[h]-number[i]。diff[i](0≤i<n)的最大值就是整个数组最大的数对之差。
* 假设我们已经求得了diff[i],我们该怎么求得diff[i+1]呢?对于diff[i],肯定存在一个h(h < i),满足number[h]减去number[i]之差是最大的,也就是number[h]应该是number[i]之前的所有数字的最大值。当我们求diff[i+1]的时候,我们需要找到第i+1个数字之前的最大值。
* 第i+1个数字之前的最大值有两种可能:这个最大值可能是第i个数字之前的最大值,也有可能这个最大值就是第i个数字。
* 第i+1个数字之前的最大值肯定是这两者的较大者。
* 我们只要拿第i+1个数字之前的最大值减去number[i+1],就得到了diff[i+1]。
*/
public static int greatestLeftRightDiff02(int[] a){
if(a==null||a.length<2){
return Integer.MIN_VALUE;//min=1<<31
}
int len=a.length;
int max=a[0];
int diff=max-a[1];
for(int i=2;i<len;i++){
if(max<a[i-1]){
max=a[i-1];
}
int newDiff=max-a[i];
if(newDiff>diff){
diff=newDiff;
}
}
return diff;
}
public static int greatestSumOfSubArray(int[] array){
int sum=0;
int max=0;
for(int i=0,len=array.length;i<len;i++){
sum+=array[i];
if(sum<=0){
sum=0;
}else{
if(sum>max){
max=sum;
}
}
}
return max;
}
}
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