动态规划求最大子段和

@ZhangJun

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分类专栏：经典算法集锦文章标签：动态规划最大子段和算法

于 2017-05-31 13:47:58 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/johnWcheung/article/details/72819683

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本文介绍了如何利用动态规划方法解决经典的最大子数组和问题，也称为Kadane算法。动态规划是一种有效的方法，能处理包含重叠子问题和最优子结构的问题。在C++中实现此算法可以找出数组中连续子数组的最大和。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

动态规划（Dynamic Programming, DP）是一种在数学、计算机科学和经济学中使用的方法，用于解决包含重叠子问题和最优子结构特性的问题。最大子段和问题（也称为最大子数组和或Kadane算法）是一个经典的DP问题。

最大子段和问题的目标是找到一个数组中的连续子数组，使得该子数组的元素之和最大。

下面是使用动态规划解决最大子段和问题的C++代码：

def max_subarray_sum(arr):
    if not arr:
    
```c
#include<iostream>
using namespace std;
int MaxSum(

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