简单的动态规划算法:最大子数组和

问题描述:

• 给定一个无序数组,$a_1,a_2,...a_n$,请给出它的所有连续子数组中,各个数字和最大的一个子数组.(只给出最大的子数组和即可)
• EG:给定,[-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4],得出其最大子数组和为6,该子数组为[4,-1,2,1].

算法及其思想:

复杂的DP方法:

• 思想:
   顺序扫描每一个数组值A[i],并且维护三个变量–maxSum,expense,nxtSuspect.在这三个变量中,maxSum代表了数组A[0,…,i-1]中的最大子数组和,expense代表了maxSum与当前数值A[i]合并为新的最大子数组所需代价,nxtSuspect代表了A[0,…,i-1]中未能和maxSum合并,也未能取代maxSum的最大子数组和.
• 算法:

class Solution 
{
   
public:
    int maxSubArray(vector<int>