用蛮力python求邻接子数组的最大和

问题：用蛮力python求邻接子数组的最大和

回答： 邻接子数组的最大和是指在一个给定的数组中，找到连续的子数组，使得子数组的元素之和最大。下面是用蛮力法（暴力法）来解决这个问题的Python代码：

def max_subarray_sum(arr):
    max_sum = float('-inf')  # 初始化最大和为负无穷
    n = len(arr)
    
    for i in range(n):
        for j in range(i, n):
            curr_sum = sum(arr[i:j+1])  # 计算当前子数组的和
            max_sum = max(max_sum, curr_sum)  # 更新最大和
    
    return max_sum

# 示例用法
arr = [1, -2, 3, 4, -1, 2, 1, -5, 4]
max_sum = max_subarray_sum(arr)
print("邻接子数组的最大和为:", max_sum)

这段代码中，我们使用了两个嵌套的循环来遍历所有可能的子数组，并计算它们的和。然后，我们通过比较当前子数组的和与之前的最大和来更新最大和。最后，返回最大和作为结果。

这种蛮力法的时间复杂度为O(n^3)，其中n是数组的长度。虽然这种方法简单直观，但对于大规模的数组来说效率较低。在实际应用中，可以使用更高效的算法，如动态规划（Kadane算法）来解决这个问题。

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