动态规划——连续子数组的最大和

动态规划解决最大子序列和问题
该博客主要探讨了一种动态规划算法,用于求解给定数组中最大子序列和的问题。通过输入整数数组,程序计算每个位置的最大子序列和,并找到全局最大值。动态规划数组`dp`用于存储前一位置到当前位置的最大和,最终得到结果。

题目

在这里插入图片描述

题解

n = int(input())
a = input().split()
for i in range(len(a)):
    a[i] = int(a[i])
dp = [float("-inf")]*n
dp[0] = a[0]
res = a[0]
for i in range(1,n):
    dp[i] = max(dp[i-1] + a[i],a[i])
    res = max(res,dp[i])
print(res)
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