LeetCode-53-最大子序和
# LeetCode-53-最大子序和
给定一个整数数组 nums ，找到一个具有最大和的连续子数组（子数组最少包含一个元素），返回其最大和。
示例 1:
输入: [-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。
进阶:
如果你已经实现复杂度为 O(n) 的解法，尝试使用更为精妙的分治法求解。
# 解题思路
方法1、DP：
当前元素存储前一个元素和当前元素之和与当前元素之间的最大值，每个位置均可以由此规则计算得出，最后返回数组的最大值即可
方法2、贪心：
如果当前元素之前的和小于0，就丢弃之前的数列，即dp[i] = num[i]，如果大于0就累加
方法3、更清楚的版本：
实际上是一样的，只是代码看得清楚点
当前和小于0，就把nums[i]赋值，如果当前值>最大值
交换最大值
# Java代码
class Solution {
public int maxSubArray(int[] nums) {
if(nums==null||nums.length==0) return 0;
int[] dp = new int[nums.length];
dp[0] = nums[0];
int max = nums[0];
for(int i=1;i<nums.length;i++){
dp[i] = Math.max(nums[i],dp[i-1]+nums[i]);
max = Math.max(max,dp[i]);
}
return max;
}
}
# Python代码
class Solution:
def maxSubArray(self, nums: List[int]) -> int:
if not nums or len(nums)==0: return 0
for i in range(1,len(nums)):
nums[i] = nums[i]+max(nums[i-1],0)
return max(nums)# Java代码
class Solution {
public int maxSubArray(int[] nums) {
if(nums.length==0||nums==null)
return 0;
int maxSum = Integer.MIN_VALUE;
int curSum = 0;
for(int i = 0;i< nums.length;i++){
if(curSum<=0)
curSum = nums[i];
else
curSum+=nums[i];
if(curSum>maxSum){
maxSum = curSum;
}
}
return maxSum;
}
}本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划，分享自作者个人站点/博客。
原始发表：2020-05-30，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除
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