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 1：
輸入：nums = [-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 。
示例 2：
輸入：nums = [1]
輸出：1
示例 3：
輸入：nums = [0]
輸出：0
示例 4：
輸入：nums = [-1]
輸出：-1
示例 5：
輸入：nums = [-100000]
輸出：-100000
假設 nums 陣列的長度是 n，下標從 0 到 n−1。
我們用 f(i)代表以第 i 個數結尾的「連續子陣列的最大和」，那麼很顯然我們要求的答案就是：
max 其中0≤i≤n−1
因此我們只需要求出每個位置的 f(i)，然後返回 f 陣列中的最大值即可。那麼我們如何求 f(i)呢？我們可以考慮 nums[i] 單獨成為一段還是加入f(i−1) 對應的那一段，這取決於 nums[i] 和f(i−1)+nums[i] 的大小，我們希望獲得乙個比較大的，於是可以寫出這樣的動態規劃轉移方程：
f(i)=max
不難給出乙個時間複雜度 o(n)、空間複雜度 o(n)的實現，即用乙個 f 陣列來儲存 f(i) 的值，用乙個迴圈求出所有 f(i)。
class solution {
public int maxsubarray(int nums) {
//dp[i]=max(dp[i-1]+nums[i],nums[i])
int n=nums.length;
int dp=new int[n];
for(int i=0;i考慮到 f(i) 只和f(i−1) 相關，於是我們可以只用乙個變數 pre 來維護對於當前 f(i)的 f(i-1)的值是多少，從而讓空間複雜度降低到 o(1)，這有點類似「滾動陣列」的思想。
class solution {
public int maxsubarray(int nums) {
int pre=0;
int maxsum=nums[0];
for(int i=0;i複雜度分析
時間複雜度：o(n)，其中 n 為 nums 陣列的長度。我們只需要遍歷一遍陣列即可求得答案。
空間複雜度：o(1)。我們只需要常數空間存放若干變數。
如果 sum > 0，則說明 sum 對結果有增益效果，則 sum 保留並加上當前遍歷數字
如果 sum <= 0，則說明 sum 對結果無增益效果，需要捨棄，則 sum 直接更新為當前遍歷數字
每次比較 sum 和 ans的大小，將最大值置為ans，遍歷結束返回結果
class solution {
public int maxsubarray(int nums) {
int sum=0;
int max=nums[0];
for(int i=0;i複雜度分析
時間複雜度：o(n)，其中 n 為 nums 陣列的長度。我們只需要遍歷一遍陣列即可求得答案。
空間複雜度：o(1)。我們只需要常數空間存放若干變數。
Leetcode No 53 最大子序和
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