Algorithm 找到2个连续的数组块，其和最大。还他们的钱

块不能重叠。它们也不能相邻。假设A的长度大于2

我知道这与求最大子阵的和非常相似，并且可以在线性时间内完成

我也很确定，这个算法的开始与查找最大子数组问题的开始是一样的

这是我几天前听到的一个问题，我想看看如何解决它。

2个步骤：

使用O（n）查找整个数组中最大和的块。假设该块从a[i]开始，以a[j]结束，其和为S1

使用O（n）查找前一个块的最小和的块。假设总和为S2

最后的答案是S1-S2

应考虑某些边界情况：

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如果数组是1,2,3,2,1。步骤1将返回整个数组作为块。步骤2将返回1。但这违反了两个块不应相邻的要求。因此，对于第2步，你应该应用算法，从[i+1]开始，到[j-1]结束。你可以只做两次最大子数组算法

算法

我们定义了一个函数L[i]，它表示a[i]之前的最大子数组的和。它可以从左到右用 O（n）复杂性

我们定义了一个函数R[i]，它表示a[i]之后的最大子数组的和。它可以做从右到左的最大子阵算法 O（n）复杂性

从1扫描到n，答案将是最大的L[i]+R[i+1]。 这一步将是O（n）复杂度

简单证明：任何解都可以从一个元素中分割出来 数组，所以我们可以只计算最大子数组前后的和 在每个地方之后

代码

def max_two_sub_array（）：
总和=l[0]=ls[0]=0
对于i=1到n：
总和+=a[i]
如果总和<0:sum=0
如果l[i-1]>总和：
l[i]=l[i-1]
ls[i]=ls[i-1]#l[i]的端点
其他的
l[i]=总和
ls[i]=i
总和=r[n+1]=0
rs[n+1]=n+1
对于i=n到1：
总和+=a[i]
如果r[i+1]>和：
r[i]=r[i+1]
rs[i]=rs[i+1]#r[i]的起点
其他的
r[i]=总和
rs[i]=i
ans=0
对于i=0到n：
ans=最大值（ans，l[i]+r[i+1]）
返回ans

想法不错，但如果A是[1,2,3,4,5，-100,5,4,3,2,1]，该怎么办？所以正确的答案应该是[1,2,3,4,5]，[5,4,3,2,1]。只有当你想要一个简单的和时，这个方法才有效。如果你想知道实际的细分市场，这是行不通的，是吗？有关提示，请参见@KonsolLabapen了解实际分段并非一项艰巨的任务。您可以添加另外两个函数LS[i]（表示线段L[i]的端点）RS[i]（表示线段R[i]的起点）@KonsolLabapen我已重新编辑解决方案。。。我认为它可以满足你的需求……如果你只需要一个数字，那么@Jun HU的答案就行了。否则，您需要使用

子阵列求和

来处理V序列对LIS和LDS的处理。结合和

def max_two_sub_array():
    sum = l[0] = ls[0] = 0
    for i = 1 to n:
        sum += a[i]
        if sum < 0: sum = 0
        if l[i - 1] > sum:
            l[i] = l[i - 1]
            ls[i] = ls[i - 1] # endpoint of l[i]
        else
            l[i] = sum
            ls[i] = i

    sum = r[n + 1] = 0
    rs[n + 1] = n + 1
    for i = n to 1:
        sum += a[i]
        if r[i + 1] > sum:
            r[i] = r[i + 1]
            rs[i] = rs[i + 1] # startpoint of r[i]
        else
            r[i] = sum
            rs[i] = i
    ans = 0
    for i = 0 to n:
        ans = max(ans, l[i] + r[i + 1])
    return ans