LeetCode53. Maximum Subarray

题目链接：

https://leetcode.com/problems/maximum-subarray/

题目描述：

求最大连续子序列和。

题目分析：

参考

http://www.cnblogs.com/bakari/p/4007368.html

用动态规划的方法，就是要找到其转移方程式，也叫动态规划的递推式，动态规划的解法无非是维护两个变量，局部最优和全局最优。

local[i]表示以nums[i]为结尾的最大连续子序列和。
local[1]=local[0]+nums[0]。

local[i]+nums[i]可能比global[i]大，当nums[i]为负数肯定比global[i]小。而当nums[i]为负时，local[i]+nums[i]可能比nums[i]大，可能比nums[i]小。

local[i+1]=max(local[i]+nums[i],nums[i]);
global[i+1]=max(local[i+1],global[i]);

代码：

class Solution {
public:
    int maxSubArray(vector<int>& nums) {
        int len=nums.size();
        if(len==0){
            return 0;
        }
        int maxRes,maxCur;
        maxRes=nums[0];
        maxCur=nums[0];
        for(int i=1;i<len;i++){
            maxCur=max(nums[i],maxCur+nums[i]);
            if(maxRes<maxCur){
                maxRes=maxCur;
            }
        }
        return maxRes;
    }
};