*LeetCode-Maximum Subarray

bsbcarter

于 2015-03-08 10:28:13 发布

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分类专栏： leetcode DP

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本文介绍了一种使用动态规划解决子数组最大和问题的方法。通过维护局部最大值和全局最大值，算法能高效地找到给定数组中连续子数组的最大和。代码示例清晰展示了如何实现这一算法。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

动态规划找sum最大的subarray的sum

不光要维护一个全局的max还要维护一个使用了当前这个element的local 最大，local是比较(A[i], A[i] + local)就是说A[i]一定包含在当前的local最优解中，要判断是否还要保留之前的那些element。

public class Solution {
    public int maxSubArray(int[] A) {
        if ( A == null || A.length == 0)
            return Integer.MIN_VALUE;
        int len = A.length;
        int max = A[0];
        int temp = A[0];
        for ( int i = 1; i < len; i ++ ){
            temp =  Math.max(temp+A[i],A[i]);
            max = Math.max(max,temp);
        }
        return max;
    }
}