上面就是題目內容
首先這種需要不斷用當前累加值和之前的最大的累加值做比較的題目，一般都是用動態規劃來求解的，因為你需要不斷的修改結果的最優解，最後得出最好的答案，這道題的動態規劃應該如何寫呢
1、因為需要不斷用當前累加值和之前的最大的累加值做比較，所以需要兩個變數，乙個是當前值sumnum，乙個是歷史最大值summax
2、sumnum乙個個數累加，如果碰到累加之後還小於當前數，就直接拋棄，從當前值累加
3、每加乙個數，就和summax作比較，如果比summax大就更新summax
class solution:def maxsubarray(self, nums):
sumnum = 0 #累加值
maxsum = nums[0] #最大累加值
for i in nums:
sumnum = sumnum+i #sumnum乙個個數開始累加
sumnum = max(sumnum, i) #判斷累加之後的值是不是比當前的數還小，如果小的話就將當前數賦值給sumnum，如果還是大的話，就繼續用sumnum累加下去
maxsum = max(maxsum, sumnum) #比較累加之後的sumnum是不是比maxsum大，如果大就更新maxsum
print(sumnum, maxsum) #這裡是列印，方便觀察變化
return maxsum
求最大子串行之和
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求最大子串行之和
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求最大子串行和演算法
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