思路：動態規劃
dp[i]陣列儲存以nums[i]結尾的連續子陣列最大和。
如果dp[i-1]<0，則dp[i-1]對dp[i]造成負貢獻，dp[i]=nums[i]；
如果dp[i-1]≥0，則dp[i-1]對dp[i]造成貢獻，dp[i]=dp[i-1]+nums[i]。
如果可以修改原陣列，可以直接在nums陣列上進行修改，將空間複雜度從o（n）降為o（1）
**如下：
class為什麼使用動態規劃：solution
return
res;}}
如果暴力法解題，以sum[i,j]表示計算從nums[i]到nums[j]的元素之和，必然會計算以下結果：
sum[0,0]
sum[0,1]
sum[1,1]
sum[0,2]
sum[1,2]
sum[2,2]
…………
…………
這樣得到的演算法時間複雜度是o（n^2）的，不符合題目要求。
如果要進一步優化時間複雜度，觀察**後可以發現
如果每次能在最右側得到該行的最大值，然後再求這麼多最大值的最大值
**每一行的子陣列都是以某一值結尾，所以我們設 dp[i] 為以 i 結尾的子陣列的最大值，dp[i] 的最大值就是我們要的結果。
參考：
劍指offer42 連續子陣列的最大和
hz偶爾會拿些專業問題來忽悠那些非計算機專業的同學。今天測試組開完會後,他又發話了 在古老的一維模式識別中,常常需要計算連續子向量的最大和,當向量全為正數的時候,問題很好解決。但是,如果向量中包含負數,是否應該包含某個負數,並期望旁邊的正數會彌補它呢？例如 連續子向量的最大和為8 從第0個開始,到第...
《劍指offer》 42 連續子陣列的最大和
hz偶爾會拿些專業問題來忽悠那些非計算機專業的同學。今天測試組開完會後,他又發話了 在古老的一維模式識別中,常常需要計算連續子向量的最大和,當向量全為正數的時候,問題很好解決。但是,如果向量中包含負數,是否應該包含某個負數,並期望旁邊的正數會彌補它呢？例如 連續子向量的最大和為8 從第0個開始,到第...
劍指offer 42 連續子陣列的最大和
面試題42.連續子陣列的最大和 難度簡單42 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 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。...