经典dp：连续子数组的最大和

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我是靠谱客的博主震动蜜蜂，这篇文章主要介绍经典dp：连续子数组的最大和，现在分享给大家，希望可以做个参考。

输入一个整型数组，数组里有正数也有负数。数组中的一个或连续多个整数组成一个子数组。求所有子数组的和的最大值。

要求时间复杂度为O(n)。

示例1:

输入: nums = [-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4]
输出: 6
解释: 连续子数组 [4,-1,2,1] 的和最大，为 6。

睡前解解题吧！
思路：

动态规划
贪心
分治算法

1.动态规划

DP主要是推导出dp转移方程
一维二维都画出来，写出来
找规律
思路：
dp[i]表示前nums[i]的最大和
如果dp[i-1]<0;
dp[i]=nums[i];
反之dp[i]=dp[i-1]+nums[i];

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class Solution {
public int maxSubArray(int[] nums) {
int res=nums[0];
for(int i=1;i<nums.length;i++){
nums[i]+=Math.max(nums[i-1],0);
res=Math.max(res,nums[i]);
}
return res;
}
}

2.贪心

思路：
想要拿最大的。
遍历数组，当累加和小于零时，丢弃，从下一个数开始，然后Max（结果，当前和）；

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class Solution {
public int maxSubArray(int[] nums) {
int curSum=0,res=Integer.MIN_VALUE;
for(int i=0;i<nums.length;i++){
if(curSum<0){
curSum=nums[i];
}else{
curSum+=nums[i];
}
res = Math.max(curSum,res);
}
return res;
}
}