本问题对应的 leetcode 原文链接：剑指 Offer 42. 连续子数组的最大和
问题描述
输入一个整型数组，数组中的一个或连续多个整数组成一个子数组。求所有子数组的和的最大值。
要求时间复杂度为O(n)。
示例 1:
输入: nums = [-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。
提示：
1 <= arr.length <= 10^5-100 <= arr[i] <= 100
解题思路
视频讲解直达： 本题视频讲解
代码实现
class Solution {
public int maxSubArray(int[] nums) {
int dp = nums[0];
int max = nums[0];
// 刷新dp之前，dp相当于是 dp[i-1],刷新之后，Dp就是dp[i]
for(int i = 1; i < nums.length; i++){
dp = Math.max(dp + nums[i], nums[i]);
max = Math.max(max, dp);
}
return max;
}
}
时间复杂度：O(n)
空间复杂度：O(1)
Python
class Solution(object):
def maxSubArray(self, nums):
"""
:type nums: List[int]
:rtype: int
"""
dp = nums[0]
max_ = nums[0] # 避免使用Python中的关键字max
# 刷新dp之前，dp相当于是 dp[i-1],刷新之后，Dp就是dp[i]
for i in range(1, len(nums)):
dp = max(dp + nums[i], nums[i])
max_ = max(max_, dp)
return max_
C++
class Solution {
public:
int maxSubArray(vector<int>& nums) {
int dp = nums[0];
int max_ = nums[0]; // 避免使用C++中的关键字max
// 刷新dp之前，dp相当于是 dp[i-1],刷新之后，Dp就是dp[i]
for(int i = 1; i < nums.size(); i++){
dp = max(dp + nums[i], nums[i]);
max_ = max(max_, dp);
}
return max_;
}
};
Go
func maxSubArray(nums []int) int {
dp := nums[0]
max_ := nums[0] // 避免使用Go中的关键字max
// 刷新dp之前，dp相当于是 dp[i-1],刷新之后，Dp就是dp[i]
for i := 1; i < len(nums); i++ {
dp = max(dp + nums[i], nums[i])
max_ = max(max_, dp)
}
return max_
}
func max(a, b int) int {
if a > b {
return a
}
return b
}
JS
/**
* @param {number[]} nums
* @return {number}
*/
var maxSubArray = function(nums) {
var dp = nums[0];
var max = nums[0];
// 刷新dp之前，dp相当于是 dp[i-1],刷新之后，Dp就是dp[i]
for (var i = 1; i < nums.length; i++) {
dp = Math.max(dp + nums[i], nums[i]);
max = Math.max(max, dp);
}
return max;
};
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