給定乙個整數陣列 nums ，找到乙個具有最大和的連續子陣列（子陣列最少包含乙個元素），返回其最大和。
示例:輸入: [-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4],
輸出: 6
解釋: 連續子陣列 [4,-1,2,1] 的和最大，為 6。
高階:如果你已經實現複雜度為 o(n) 的解法，嘗試使用更為精妙的分治法求解。
解法一：dp（動態規劃思想）
不斷的比較累加值和當前值，有兩種情況：1.累加值》當前值，則後續加下去的累加可能會更大；2.累加值《當前值，則還不如放棄前面的累加，直接從當前值開始。與此同時還要用max函式不斷比較temp\temp+nums[i]\max_\nums[i]之間的最大值。因為temp是暫時的最大值，而max_記錄的是一直以來的最大值。
解法二：分治法（遞迴演算法）
對於乙個列表的最大子序和，要麼出現在左半子序，要麼右半，要麼穿過中間。對於左、右半子序也是如此；對於穿過中間子序，可以直接計算，其中temp=0，因為可以只取穿過中間的最小子序。
解法一：dp（動態規劃思想）
class
solution
:def
maxsubarray
(self, nums: list[
int])-
>
int:
lens=
len(nums)
temp=nums[0]
max_=temp
for i in
range(1
,lens)
:if temp+nums[i]
>nums[i]
:#若累加值》當前值則後續加下去的累加可能會更大
max_=
max(max_,temp,temp+nums[i]
) temp=temp+nums[i]
else
:#若累加值《當前值，則還不如放棄前面的累加，直接從當前值開始
max_=
max(max_,temp,temp+nums[i]
,nums[i]
) temp=nums[i]
return max_
class
solution
:def
maxsubarray
(self, nums: list[
int])-
>
int:
lens=
len(nums)
if lens==1:
return nums[0]
else
: max_left=self.maxsubarray(nums[
0:lens//2]
) max_right=self.maxsubarray(nums[lens//2:
])max_l=nums[lens//2-
1]temp_l=
0for i in
range
(lens//2-
1,-1
,-1)
: temp_l += nums[i]
max_l=
max(temp_l,max_l)
max_r=nums[lens//2]
temp_r=
0for i in
range
(lens//
2,lens)
: temp_r +=nums[i]
max_r=
max(temp_r,max_r)
return
max(max_left,max_right,max_l+max_r)
Leetcode Array 27 移除元素
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