動態規劃：通過把原問題分解為相對簡單的子問題的方式求解複雜問題的方法。動態規劃常常適用於有重疊子問題和最優子結構性質的問題。
從題目給出例題輸入來找規律，我們需要乙個head來指向最優解序列的頭結點，head指向將不斷變化，定義乙個最優解陣列dp[i]記錄截至到當前元素的最優子序和.
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。
初始化dp[0] = -2
-2 : dp[0] = -2, head = 0
1 : dp[1] = 1 head = 1
-3 : dp[2] = -2 head = 1
通過前三項可以總結出規律：dp[i] = max(dp[i-1] + nums[i], nums[i]) 如果選中當前項，則更改head指向當前項
4 : dp[3] = max(dp[2] + 4, 4) = max(-2, 4) = 4 head = 3
-1: dp[4] = max(dp[3] ±1 , -1) = max(3, -1) = 3 head不變
2： dp[5] = max(5, 2) = 5, head 不變
1 : dp[6] = 6 head不變
-5 ： dp[7] = 1 head不變
4 : dp[8] = 5 head不變
我們只需要其中最大的子序號，遍歷一遍dp陣列找出最大項dp[i]，並且從 head 到 i 的序列就是最大子串行
即動態規劃解題方法：
分析最優解的結構特徵
建立最優值的遞迴式
自底向上計算最優值，並記錄
class
solution
int max = dp[0]
;//找最大和
LeetCode53最大子序和
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LeetCode 53 最大子序和
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