int maxsubarray( vectornums)
int res = dp[0];
for (int i = 1;i < len;i++)
return res;
}
既然乙個連續子陣列一定要以乙個數作為結尾，那麼我們就將狀態定義成如下。
dp[i]：表示以nums[i]結尾的連續子陣列的最大和。
第 2 步：思考狀態轉移方程
根據狀態的定義，由於nums[i]一定會被選取，並且dp[i]所表示的連續子串行與dp[i - 1]所表示的連續子串行（有可能）就差乙個nums[i]。
假設陣列nums全是正數，那麼一定有dp[i] = dp[i - 1] + nums[i]。
在一般情況下dp[i - 1]有可能是負數，例如前幾個數都是負數，突然來了乙個正數。
於是分類討論：
以上兩種情況的最大值就是dp[i]的值，寫出如下狀態轉移方程：
記為「狀態轉移方程 1」。
狀態轉移方程還可以這樣寫，反正求的是最大值，也不用分類討論了，就這兩種情況，取最大即可，因此還可以寫出狀態轉移方程如下：
記為「狀態轉移方程 2」。
動態規劃的問題經常要分類討論，這是因為動態規劃的問題本來就有最優子結構的特徵，即大問題的最優解通常由小問題的最優解得到，那麼我們就需要通過分類討論，得到大問題的小問題究竟是哪些。第 3 步：思考初始值
dp[0]根據定義，一定以nums[0]結尾，因此dp[0] = nums[0]。
第 4 步：思考輸出
這裡狀態的定義不是題目中的問題的定義，不能直接將最後乙個狀態返回回去。
輸出應該是把所有的dp[0]、dp[1]、……、dp[n - 1]都看一遍，取最大值。 同樣的情況也適用於「力扣」第 300 題：「最長上公升子串行」。我經常在這一步「摔跟頭」，請各位也留意。
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