01-复杂度1 最大子列和问题

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本文介绍了一个寻找数组中具有最大和的连续子数组的算法实现。通过双重循环遍历所有可能的子数组，并计算每个子数组的总和，以此来找出最大的子数组之和。该算法的时间复杂度为O(n^2)，适用于较小规模的数据集。

#include "iostream"
using namespace std;
int subsum(int a[],int b);
int main(int argc, char const *argv[])
{
int a=0;
int n=0;
cin>>n;
int i=0;
int *p=new int[n];
for (i = 0; i <n; i++)
{
scanf("%d",&p[i]);
}
a = subsum(p,n);
cout<<a<<endl;
return 0;
}
int subsum(int *a,int n){
int sum1=0,sum2=0;
int i,j,k;
//算法复杂度为n^3
// for (i = 0; i < n; i++)
// {
// for (j = i; j < n; j++)
// {
// sum2=0;
// for (k = i; k <=j; k++)
// {
// sum2+=a[k];
// }
// if (sum2>sum1)
// {
// sum1=sum2;
// }
// }
// }
for (i = 0; i < n; i++)
{
sum2=0;
for (j = i; j < n; j++)
{
sum2+=a[j];

if (sum2>sum1)
{
sum1=sum2;

}
}
}
if (sum1>0)
{
return sum1;
}
return 0;

}