每天 3 分鐘，走上演算法的逆襲之路。每日一道 leetcode 前文合集
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gitee：
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。
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。
這道題有點意思，一開始我看著不難，但是嘗試了幾次解題，發現總有**不對。
直接開啟答案，看到解析，才知道這道題涉及到乙個叫做動態規劃的東西。
動態規劃(dynamic programming)是運籌學的乙個分支，是求解決策過程(decision process)最優化的數學方法。
動態規劃實際上是一類題目的總稱，並不是指某個固定的演算法。動態規劃的意義就是通過採用遞推（或者分而治之）的策略，通過解決大問題的子問題從而解決整體的做法。動態規劃的核心思想是巧妙的將問題拆分成多個子問題，通過計算子問題而得到整體問題的解。而子問題又可以拆分成更多的子問題，從而用類似遞推迭代的方法解決要求的問題。這道題的題目是要求我們去求乙個數列中最大連續子串行的和。
稍稍轉變一下目標，我們把上面這個定義轉變一下，轉變成：
fk 是第 k 項前的最大序列和，求 f1 ～ fn 中最大值。問題轉化到這一步，接著往下想，對於前 k 個項的最大子串行和，其實是在求前 k-1 項的最大子串行和與第 k 項的和，或者是與第 k 項相比兩者中較大的。
如果沒有理解的同學，可以參考下面的**，我也是看了這段**才明白了這個含義。
先上**，**其實很簡潔：
public int maxsubarray(int nums)
return maxans;
}
Leetcode 每日一道
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