此處介紹四種方法，複雜度in descending order
一、o(n^3)
普通做法；
即在陣列中，遍歷起始和終止位置，然後從起始到終止位置累加求和，求得的sum與最大值比較，如果比最大值大，就賦值；
int best = 0;//ans
for(int i = 1; i <= n; i++)
for(int j = i; j <= n; j++)
用字首和，從起始到終止的求和過程所求得的sum，即為終止的字首和減去(起始位置-1)的字首和所得的值；
那麼在開始遍歷前，我們只要先求出字首和，然後再遍歷，用字首和來減就可以；
s[0] = 0;
for(int i = 1; i <= n; i++)
s[i] = s[i-1] + a[i];
for(int i = 1; i <= n; i++)
for(int j = i; j <= n; j++)
maxs = max(maxs, s[j] - s[i-1]);
分治的思想，找到左一半的最大連續和和右一半的最大連續和，然後歸併；
int maxm(int *a, int x, int y)
t(n) = 2t(n/2) + n;
…… = 2(2t(n/4) + n/2) +n;
…… = 4t(n/4) + 2n;
…… = 4(2*(t(n/8) + n/4) + 2n;
…… = 8t(n/8) + 3n;
…… = 2^kt(n/2的k次方) + kn;//直到2^k== n;此時k = log(2,n);
…… = nt(1) + nlog(2,n);
…… = nlogn + n;
四、o(n)
第四種方法是在第二種方法的基礎上加以改進，實際上我們求最大連續子段和，就是求最大的s[j] - s[i-1],那麼當j確定時，要使s[j] - s[i - 1]最大，那麼s[i-1]應該最小，只要遍歷字首和陣列維護最小的s就可以；
s[0] = 0;
for(int i = 1; i <= n; i++)
s[i] = s[i-1] + a[i];
int mins = 0;
for(int i = 1; i <= n; i++)
最大連續和
這個問題對我來說還挺難的，當初做dp時水過去了，但沒徹底理解，這次打算好好分析一下，爭取徹底搞懂。首先，像 1 1 2 2 3 3 4 4 5 5這樣的數列，想要找連續最大和，可以有很多種方法，從最慢的列舉o n 3 到最快的動態規劃o n 毫無疑問，我們要選擇複雜度低的演算法。所以我這裡就只分析兩...
最大連續和
求陣列中數的最大連續和，如 1,1,1,1,1 最大連續和為3 一 動態規劃 當我們從頭到尾遍歷這個陣列的時候，對於陣列裡的乙個整數，它有幾種選擇呢？它只有兩種選擇 1 加入之前的subarray 2.自己另起乙個subarray。那什麼時候會出現這兩種情況呢？設狀態為f j 表示以s j 結尾的最...
最大連續和
給出乙個長度為n的序列a1,a2,an,求最大連續和 使用列舉 時間複雜度o n 3 best a 1 初始最大值 for int i 1 i n i 設si a1 a2 ai,則ai ai 1 aj sj si 1 連續子串行的和等於兩個字首之差 時間複雜度o n 2 s 0 0 for int ...