class Solution {
public int maxSubArray(int[] nums) {
int[] dp = new int[nums.length];
dp[0]=nums[0];
int max = nums[0];
for(int i = 1;i<nums.length;i++){
dp[i]=Math.max(dp[i-1]+nums[i],nums[i]);
if(dp[i]>max){
max=dp[i];
}
}
return max;
}
}
class Solution {
public int maxSubArray(int[] nums) {
if(nums.length == 1) {
return nums[0];
}
//dp[i]定义为以第i个元素为末尾的子数组和的最大值。
int dp = nums[0];
int max = dp;//记录最大值
for (int i = 1; i < nums.length; i++) {
dp = Math.max(dp + nums[i], nums[i]);
max = max > dp ? max : dp;
}
return max;
}
}
共以下 5 个回答
动态规划
一、状态定义:dp[i]表示以nums[i]结尾的连续子数组的最大和
二、转移方程:dp[i] = max(dp[i-1] + nums[i], nums[i]);
三、初始状态:dp[0]=nums[0]
动态规划
空间复杂度O(1); 时间复杂度O(n)