給定\(k\)個整數組成的序列\(\)，「連續子列」被定義為\(, ..., n_j}\)，其中\(1≤i≤j≤k\)。「最大子列和」則被定義為所有連續子列元素的和中最大者。例如給定序列，其連續子列有最大的和20。現要求你編寫程式，計算給定整數序列的最大子列和。
本題旨在測試各種不同的演算法在各種資料情況下的表現。各組測試資料特點如下：
資料1：與樣例等價，測試基本正確性；
資料2：102個隨機整數；
資料3：103個隨機整數；
資料4：104個隨機整數；
資料5：105個隨機整數；
輸入第1行給出正整數\(k (≤100000)\)；第2行給出\(k\)個整數，其間以空格分隔。
在一行中輸出最大子列和。如果序列中所有整數皆為負數，則輸出0。
6
-2 11 -4 13 -5 -2
20
這是一道動態規劃的題目。
先來個dp陣列，是一維的還是二維的？
首先，不讀完整個序列，無法確定連續最大子列。
嘗試遞迴
在讀入第i個數，就確定了，直到i的連續最大子列，和也知道。
那麼讀入第i+1個數。既然是最大，那麼負數一定要排除。所以第i個數若是負數（情況1），此時必定不是最大子列的元素。
第i個數若是正數，也不一定是最大子列的元素，因為可能，最大子列吸收它的代價太高。
看第i+1個數，（情況1），如果能夠補償i的損失。
（情況2），能夠彌補吸收的代價。
失敗。嘗試遞推
這裡的底層元素，顯然就是每乙個數本身。
性質分類就是 + - 。
如果i以後的數和為正，那麼最大子列會吸收後續所有
最大連續子列
9:15 2019/1/23 第二天思考。
dp陣列應該是一維的。
對dp[i]先做初始化，在開頭遇到的負數，其dp都為0
遇到第乙個正數，及之後的所有數，dp為其本身。
/*這是主要方程，但不是全部*/
dp[i] = dp[i+1]+a[i];
分析了4種情況。我的想法是讓人「未卜先知」，或者說是看到未來，所以是從最後一位數的dp來思考的。dp記錄的是最大連續子列吸收該數的後果。要做到這一點，必須已經讀入整個序列，從最後乙個數開始考慮。因為隨著後續數的不同，對某個數吸收與否的命運會改變。
如果已經知道吸收乙個數的後果，就可以判斷是否應該吸收了。
同時，吸收該數，希望吸收最小的壞後果，所以要對(a[i]>0 && dp[i+1]<0)特判，這種情況下，最優策略是僅僅吸收該整數本身。
#includeusing namespace std;
int main(void)
else if(flag)
else
i++;
} // for(int i =0;i=0;i--)
else
dp[i] = dp[i+1] + a[i]; }
cout《參考胡凡的書，這裡對狀態轉移方程可以優化一波。
for(int i=n-2;i>=0;i--)
從頭開始的動態規劃，就是定義了dp陣列元素dp[i]為以a[i]結尾的連續子列最大和。
dp[i] = max(a[i],dp[i-1] + a[i]);
對最大和條件做了弱化，或者說是定義修改。
接著找出，這些和中值最大的那乙個。
7 1 最大子列和問題 20 分
給定k個整數組成的序列，連續子列 被定義為，其中 1 i j k。最大子列和 則被定義為所有連續子列元素的和中最大者。例如給定序列，其連續子列有最大的和20。現要求你編寫程式，計算給定整數序列的最大子列和。本題旨在測試各種不同的演算法在各種資料情況下的表現。各組測試資料特點如下 資料1 與樣例等價，...
7 1 最大子列和問題 20分
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7 1 最大子列和問題 20分
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