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:

输入: [-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。
进阶:

如果你已经实现复杂度为 O(n) 的解法，尝试使用更为精妙的分治法求解。

 

本提的进阶建议分治法，但使用动态规划，程序的性能更高

动态规划

动态规划的是首先对数组进行遍历，当前最大连续子序列和为 sum，结果为 sum
如果 max > 0，则说明 sum 对结果有增益效果，则 sum 保留并加上当前遍历数字
如果 max <= 0，则说明 sum 对结果无增益效果，需要舍弃，则 sum 直接更新为0
每次比较 sum 和 max的大小，将最大值置为sum，遍历结束返回结果
时间复杂度：O(n)

可直接提交的代码：

class Solution {
    public int maxSubArray(int[] nums) {
        int max = 0;
        int i,sum;
        int n = nums.length;
        sum = nums[0];
        for(i=0;i<n;i++)
        {
            max+=nums[i];
            if(max>sum)
            {
                sum = max;
            }
            if(max<0)
            {
                max = 0;
            }
            else if(max>sum)
            {
                sum = max;
            }
        }
        return sum;
    }
}

 

完整的代码：

public class Solution53 {
    public static int maxSubArray(int[] nums) {
        int max = 0;
        int i,sum;
        int n = nums.length;
        sum = nums[0];
        for(i=0;i<n;i++)
        {
            max+=nums[i];
            if(max>sum)
            {
                sum = max;
            }
            if(max<0)
            {
                max = 0;
            }
            else if(max>sum)
            {
                sum = max;
            }
        }
        return sum;
    }
    public static void main(String[] args)
    {
        //int[] a = {-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4};
        int[] a = {-1,-2};
        System.out.println(maxSubArray(a));
    }
}