解題思路：
對於這樣乙個連續和的問題（個人習慣叫做最大連續和），如果我們要用動態規劃來解，首先得考慮狀態和狀態轉移方程。如果我們把題述陣列看成序列，那麼是不是可以用序列dp來考慮呢？
我們不妨考慮乙個這樣的序列：1，-3，5，-2，4
a[i]表示這個序列的第 i 個元素，dp[i]表示最後乙個元素是a[i]的最大連續和（此乃狀態，是不是跟lis的dp解法有點類似），於是：
dp[0] : a[0] ; ( 1 )
dp[1] : max(dp[0] + a[1] , a[1]) ; ( -2 )
dp[2] : max(dp[1] + a[2] , a[2]) ; ( 5 )
dp[3] : max(dp[2] + a[3] , a[3]) ; ( 3 )
dp[4] : max(dp[3] + a[4] , a[4]) ; ( 7 )
所以：ans = 7 （dp陣列的最大值）
於是，我們可以得到狀態轉移方程：dp[i+1] = max(dp[i]+a[i+1] , a[i+1])
寫成**的話，我們可以忽略掉dp陣列，直接用乙個變數sum來記錄 i 之前的最大增量（因為如果這個增量為負，則變為0）
wikioi 3155
#include
#define inf 0x3f3f3f3f
using namespace std;
int n,ans,sum,a[1000005];
int main()
printf("%d\n",ans);
}return
0;}
果然動規很強啊。。。。
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