題目：
hz偶爾會拿些專業問題來忽悠那些非計算機專業的同學。今天測試組開完會後,他又發話了:在古老的一維模式識別中,常常需要計算連續子向量的最大和,當向量全為正數的時候,問題很好解決。但是,如果向量中包含負數,是否應該包含某個負數,並期望旁邊的正數會彌補它呢？例如:,連續子向量的最大和為8(從第0個開始,到第3個為止)。給乙個陣列，返回它的最大連續子串行的和，你會不會被他忽悠住？(子向量的長度至少是1)
思路1：通過雙重迴圈，將所有長度的所有子串和全部都求出來，每一次都與子串和最大值res進行對比，並不斷更新最大值，最終返回res。
**：
class
solution
return res;}}
;
dp[i]表示以元素array[i]結尾的最大連續子陣列和.
以[-2,-3,4,-1,-2,1,5,-3]為例
可以發現,
dp[0] = -2
dp[1] = -3
dp[2] = 4
dp[3] = 3
以此類推,會發現
dp[i] = max.
**：
class
solution
return res;}}
;
最大子陣列問題 動態規劃
昨天偶然上csdn，看到這個問題，學習了一種複雜度為o n 的演算法，可以計算array的最大子陣列問題。思路就是從0 length，將array累加起來，同時用乙個變數max記錄最大值，如果sum max，就更新max，如果sum 0 就令sum 0 為什麼是這樣呢，sum 0的話，前面的就可以直...
動態規劃 最大子陣列和問題
有整型陣列int a 求這個陣列的最大子陣列和 來手寫一下求取最大子陣列和序列的過程，用m i 表示第i個數所對應的最大子陣列和 s 0 1 m 0 1 s 1 max 1 m 1 max 1 s 2 max 3 m 2 max 3 s 3 max 13 m 3 max 13 s 4 max 9 m...
動態規劃 最大子陣列
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 ...