常见：面试中常见的23个算法题1

在IT面试中，算法题是必不可少的部分，它们主要考察应聘者的逻辑思维能力、问题解决技巧以及对数据结构和算法的理解。以下将详细讲解这两个题目所涉及的算法知识点： 1. 求一个集合中的连续串，使得这个连续串中各个数相加的和最大 这是一个经典的动态规划问题，也称为“寻找最大子序列和”（Maximum Subarray Problem）。这里的算法采用了Kadane's Algorithm。算法的基本思想是从数组的第一个元素开始，逐个向后检查，维护当前子序列的和（sum）以及最大子序列和（max）。当遇到负数时，如果sum为负，则重新从下一个元素开始计算新的子序列和；否则，继续累加当前元素。在遍历过程中，始终保持max的更新。 代码中，`getmax`函数的实现如下： - 初始化`max`和`sum`为数组的第一个元素，`tempbegin`为0，`begin`和`end`初始化为0。 - 遍历数组，对于每个元素，如果`sum`大于0，则累加当前元素；否则，重置`tempbegin`为当前索引，`sum`为当前元素。 - 如果新`sum`大于`max`，则更新`max`，并更新`begin`和`end`。 - 返回最大子序列和`max`。 2. 求一个集合中的连续串，使得这个连续串中各个数相加的和最小 这个问题与最大子序列和问题类似，但目标是最小和。这里采用的策略是找到最小的非负子序列和，因为如果所有元素都是负数，那么最小的子序列和就是数组中最小的负数。如果存在非负子序列和，那么这个和即为最小和。 代码中，`getmin`函数的实现如下： - 初始化`min`和`sum`为数组的第一个元素，`tempbegin`为0，`begin`和`end`初始化为0。 - 遍历数组，对于每个元素，如果`sum`小于0，则累加当前元素；否则，重置`tempbegin`为当前索引，`sum`为当前元素。 - 如果新`sum`小于等于`min`，则更新`min`，并更新`begin`和`end`。 - 返回最小子序列和`min`。 这两种算法都具有O(n)的时间复杂度，其中n是数组的长度，因为它们只需要遍历一次数组。在面试中，了解并能熟练运用这类算法是十分重要的，它们不仅能够展示你的编程技能，还能够展示你对问题的分析和解决能力。