连续子数组的最大值

这篇博客探讨了一个经典的计算机科学问题——如何在O(n)的时间复杂度内找到一个整数数组中和最大的子数组。作者提出使用动态规划的方法,通过遍历数组并维护当前子数组的和以及全局最大子数组的和,来达到目标。示例中,输入数组[-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4]的最大子数组和为6。博客还提供了相应的解题代码,帮助读者理解实现细节。

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题目:
输入一个整型数组,数组中的一个或连续多个整数组成一个子数组。求所有子数组的和的最大值。

要求时间复杂度为O(n)。

示例1:

输入: nums = [-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4]
输出: 6
解释: 连续子数组 [4,-1,2,1] 的和最大,为 6。

提示:

1 <= arr.length <= 10^5
-100 <= arr[i] <= 100

解题思路(动态规划):从头到尾遍历数组,定义变量res存储子数组的最大值,在原数组中修改该位置之前的最大子数组的值并修改res.

代码:
class Solution {
public:
int maxSubArray(vector& nums) {
int res = nums[0];
for(int i=1;i<nums.size();i++){
if(nums[i-1]>0){
nums[i] = nums[i] + nums[i-1];
}
if(nums[i] > res){
res = nums[i];
}
}
return res;
}
};

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