輸入乙個整型陣列，陣列裡有正數也有負數。陣列中的乙個或連續多個整數組成乙個子陣列。
求所有子陣列的和的最大值。
要求時間複雜度為o(n)。
我們首先分析題目，求的是子陣列的和，那麼其實這個更簡單了。
一維陣列填表，我們用陣列nums = [-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4]舉例:
接下來我們解釋為什麼這麼去填表：如同揹包問題一樣，這個題的題解也是要依賴於前面問題的解的
將第乙個值填入，因為沒有比較所以直接填入，
第二個值填入，與前面子問題的解相加，發現成了-1還不如就填我這個值來的大，因此這裡填1
第三個值填入，與前面子問題解相加，得-2雖然這步造成了負優化，但是，比我本值還大，因此我們可以保留，這裡填-2;
第四步，與前面子問題解相加，得-2,比本值還小了，直接中斷連續陣列，填入本值。
第五步，…，得3，雖然負優化一波不過比此處陣列值大，保留，
以此類推，我們就可以得到它的最高值令應該是，sum=max(sum+num[i],num[i])；res=max(sum,res) ,sum為當前構成的連續陣列的和,res為我們求的最大值。
接下來附上**
public
intmaxarray
(int
nums)
return res;
}
演算法 動態規劃 演算法題
dp 動態規劃，dynamic programming 將乙個問題拆成幾個子問題，分別求解這些子問題，即可推斷出大問題的解。概念 無後效性。嚴格定義 如果給定某一階段的狀態，則在這一階段以後過程的發展不受這階段以前各段狀態的影響。最優子結構。大問題的最優解可以由小問題的最優解推出，這個性質叫做 最優...
動態規劃演算法最大欄位和摘要 動態規劃演算法詳解
動態規劃 dynamic programming 是一種在數學 電腦科學和經濟學中使用的，通過把原問題分解為相對簡單的子問題的方式求解複雜問題的方法。動態規劃常常適用於有重疊子問題和最優子結構性質的問題，動態規劃方法所耗時間往往遠少於樸素解法。動態規劃背後的基本思想非常簡單。大致上，若要解乙個給定問...
動態規劃演算法
一 動態規劃演算法原理 將待求解的問題分解成若干個相互聯絡的子問題，先求解子問題，然後從這些子問題的解得到原問題的解 對於重複出現的子問題，只在第一次遇到的時候對它進行求解，並把答案儲存起來。了不去求解相同的子問題，引入乙個陣列，把所有子問題的解存於該陣列中，這就是動態規劃所採用的基本方法。動態規劃...