[LeetCode] 1800. Maximum Ascending Subarray Sum (Python)

 

난이도: Easy

문제 설명

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Given an array of positive integers nums, return the maximum possible sum of an ascending subarray in nums.

 

A subarray is defined as a contiguous sequence of numbers in an array.

 

A subarray [numsl, numsl+1, ..., numsr-1, numsr] is ascending if for all i where l <= i < r, numsi < numsi+1. Note that a subarray of size 1 is ascending.

 

문제 예제

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Example 1:

Input: nums = [10,20,30,5,10,50]
Output: 65
Explanation: [5,10,50] is the ascending subarray with the maximum sum of 65.

Example 2:

Input: nums = [10,20,30,40,50]
Output: 150
Explanation: [10,20,30,40,50] is the ascending subarray with the maximum sum of 150.

Example 3:

Input: nums = [12,17,15,13,10,11,12]
Output: 33
Explanation: [10,11,12] is the ascending subarray with the maximum sum of 33.

 

제한 사항

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• 1 <= nums.length <= 100
• 1 <= nums[i] <= 100

 

✏️ Solution(솔루션)

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class Solution:
    def maxAscendingSum(self, nums: List[int]) -> int:
        answer = nums[0]
        n = len(nums)
        sum_sub_array = nums[0]

        for i in range(1, n):
            if nums[i-1] < nums[i]:
                sum_sub_array += nums[i]
            else:
                sum_sub_array = nums[i]
            answer = max(answer, sum_sub_array)
        
        return answer

 

sum_sub_array 변수를 만들어 subarray의 합을 구해나갔다.

 

nums의 현재 요소와 이전 요소를 비교해 현재 요소가 더 크다고 하면 sum_sub_array에 현재 요소를 더해주었다.

이렇게 하면 ascending subarray의 합을 구할 수 있기 때문이다.

 

만약 이를 만족하지 않으면 ascending subarray가 아니기 때문에 sum_sub_array를 현재 요소로 초기화해주었다.

 

이를 모든 요소를 탐색할 때까지 반복했고, 매 반복문마다 answer = max(answer, sum_sub_array)를 통해 최대 합을 구했다.

 

마지막에 answer를 return하여 정답을 맞을 수 있었다.

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문제: 1800. Maximum Ascending Subarray Sum

 

깃허브: github

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