LeetCode 53.最大子序和

叁拾贰c

于 2021-06-25 13:15:54 发布

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分类专栏：算法文章标签： leetcode 动态规划数据结构算法 java

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本文介绍了一种求解最大子数组和问题的有效方法——动态规划。通过设置dp数组跟踪最大值并用变量res记录全局最大值，实现了一次遍历即可找出具有最大和的连续子数组。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

题目：

给定一个整数数组 nums ，找到一个具有最大和的连续子数组（子数组最少包含一个元素），返回其最大和。

思路：

动态规划

这道题很明显可以使用动态规划来做，可以设置一个数组dp[]，每个位置的值保存的是当前情况下的最大值
设置一个变量res存储最终结果，每次遍历一个数，如果dp[i-1]>0，那么就将当前位置的dp[i] = dp[i - 1] + nums[i]，否则dp[i] = nums[i]，每次比较之后更新res'的值，最后返回结果即可

以下为代码+注释：

	public int maxSubArray(int[] nums) {
        //  动态规划
        // 定义一个dp数组
        int[] dp = new int[nums.length];
        // 初始化首位
        dp[0] = nums[0];
        // 将res变量初始化为第一个值
        int res = dp[0];
        for(int i = 1; i < nums.length; i++){
        // 如果前一个>0说明可以加，增大结果
            if(dp[i - 1] > 0){
                dp[i] = nums[i] + dp[i - 1];
            }else{
            // 否则就不想加
                dp[i] = nums[i];
            }
            // 每遍历一个就更新res
            res = Math.max(res, dp[i]);
        }
        return res;
    }