給定乙個整數陣列 nums ，找到乙個具有最大和的連續子陣列（子陣列最少包含乙個元素），返回其最大和。
示例:輸入: [-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4],
輸出: 6
解釋: 連續子陣列 [4,-1,2,1] 的和最大，為 6。
高階:如果你已經實現複雜度為 o(n) 的解法，嘗試使用更為精妙的分治法求解。
以a[0]結尾的子串行只有a[0]
以a[1]結尾的子串行有 a[0]a[1]和a[1]
以a[2]結尾的子串行有 a[0]a[1]a[2] / a[1]a[2] / a[2]
……以a[i]結尾的子串行有a[0]a[1]……a[i-2]a[i-1]a[i] / a[1]a[2]……a[i-2]a[i-1]a[i] /
a[2]a[3]……a[i-2]a[i-1]a[i] / …… / a[i-1]a[i] / a[i]
所有以a[0] ~a[n]結尾的子串行分組構成了整個序列的所有子串行。
這樣，我們只需求以a[0]~a[n]結尾的這些分組的子串行中的每一分組的最大子串行和。然後從n個分組最大子
序列和中選出整個序列的最大子串行和。
觀察可以發現，0，1，2，……，n結尾的分組中，
maxsum a[0] = a[0]
maxsum a[1] = max( a[0] + a[1] ，a[1]) = max( maxsum a[0] + a[1] ，a[1])
maxsum a[2] = max( max ( a[0] + a[1] + a[2]，a[1] + a[2] )，a[2])
= max( max( a[0] + a[1] ，a[1]) + a[2] ， a[2])
= max( maxsum a[1] + a[2] ， a[2])
……依此類推，可以得出通用的式子。
maxsum a[i] = max（ maxsum a[i-1] + a[i]，a[i])
只要上乙個子串行最大和為正，那麼無論當前值的正負，都會與當前的相加，這樣以當前值結尾的子串行最大
和就會增大。（乙個正數 加乙個 正數2 或者負數 那麼都會比這個正數2 或負數原來要增大，同理，乙個
負數加任何乙個數，都會使這個數減小，因此當前一子串行最大和小於零時，我們就歸零它了，相當於是不
加任何數，而保留當前位置值本身）
1.子串行必然以正數開頭
2.乙個子串行的前面的部分子串行之和必然為正數，若為負數就需要去掉
class solution else
if(max另外一種思路,分治法
子串行分為 左邊 右邊 跨左右
static int maxsubsum(int a ,int left,int right)
int mid = ( left + right ) / 2;
maxleftsum = maxsubsum(a,left,mid);
maxrightsum = maxsubsum(a,mid+1,right);
for(int i= mid ; i>=left;i--)
}for(int i= mid +1 ; i<=right;i++)
}return math.max(math.max(maxleftsum ,maxrightsum ),maxrightbordersum+maxleftbordersum );
}
dp 53 最大子序和
給定乙個整數陣列nums，找到乙個具有最大和的連續子陣列 子陣列最少包含乙個元素 返回其最大和。暴力解決時間複雜度太高，用動態規劃 設sum i 為以第i個元素結尾且和最大的連續子陣列。假設對於元素i，所有以它前面的元素結尾的子陣列的長度都已經求得，那麼以第i個元素結尾且和最大的連續子陣列實際上，要...
暴力 分治 貪心 DP 最大子串行和
給定乙個整數陣列nums，找到乙個具有最大和的連續子陣列 子陣列最少包含乙個元素 返回其最大和。示例 輸入 2,1,3,4,1,2,1,5,4 輸出 6解釋 連續子陣列 4,1,2,1 的和最大，為 6 暴力 暴力列舉所有可能的連續子陣列，演算法複雜度o n 3 演算法1 1 int maxsubs...
最大子序和
演算法一 對這個問題，有乙個相對複雜的 o nlogn 的解法，就是使用遞迴。如果要是求出序列的位置的話，這將是最好的演算法了 因為我們後面還會有個 o n 的演算法，但是不能求出最大子串行的位置 該方法我們採用 分治策略 divide and conquer 在我們例子中，最大子串行可能在三個地方...