算法题:最大字序和 难度：简单

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。

示例 1：

输入：nums = [-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4] 输出：6 解释：连续子数组 [4,-1,2,1] 的和最大，为 6 。
示例 2：

输入：nums = [1] 输出：1 示例 3：

输入：nums = [0] 输出：0 示例 4：

输入：nums = [-1] 输出：-1 示例 5：

输入：nums = [-100000] 输出：-100000

这道题…自己写的暴力算法，超时了…

优解

class Solution {
    public int maxSubArray(int[] nums) {
        int res = nums[0];
        int sum = 0;
        for (int num : nums) {
            if (sum > 0)
                sum += num;
            else
                sum = num;
            res = Math.max(res, sum);
        }
        return res;
    }
}

由sum来控制一段一段的值是多少，小于零肯定就不是最大的了，所以直接sum = num，相当于就是告诉你开始加新的一段值了，从num开始的一段值，然后在开始判断，sum大于0就可以一直加下去，这样就能获得最大值了

我之前的想法就是不断的循环去做这道题，很明显太蠢了，而且这道题也引入了新的知识点，动态规划。

这个博主写的关于动态规划的内容，还不错
动态规划

什么是动态规划？

动态规划（英语：Dynamic programming，简称 DP），是一种在数学、管理科学、计算机科学、经济学和生物信息学中使用的，通过把原问题分解为相对简单的子问题的方式求解复杂问题的方法。动态规划常常适用于有重叠子问题和最优子结构性质的问题。

dynamic programming is a method for solving a complex problem by breaking it down into a collection of simpler subproblems.

以上定义来自维基百科，看定义感觉还是有点抽象。简单来说，动态规划其实就是，给定一个问题，我们把它拆成一个个子问题，直到子问题可以直接解决。然后呢，把子问题答案保存起来，以减少重复计算。再根据子问题答案反推，得出原问题解的一种方法。

上面内容取自https://cloud.tencent.com/developer/article/1817113