题目
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描述
这是一篇针对初学者的题解，共用两种方法解决。
知识点：数组，动态规划
难度：一星
题解
题目抽象：给定一个数组，求连续子数组的最大和。
方法一：动态规划
状态定义：dp[i]表示以i结尾的连续子数组的最大和。所以最终要求dp[n-1]
状态转移方程：dp[i] = max(array[i], dp[i-1]+array[i])
解释：如果当前元素为整数，并且dp[i-1]为负数，那么当然结果就是只选当前元素
技巧：这里为了统一代码的书写，定义dp[i]表示前i个元素的连续子数组的最大和，结尾元素为array[i-1]
代码
class Solution {
public:int FindGreatestSumOfSubArray(vector<int> array) {int sz = array.size();vector<int> dp(sz+1, 1);dp[0] = 0; // 表示没有元素int ret = array[0];for (int i=1; i<=sz; ++i) {dp[i] = max(array[i-1], dp[i-1]+array[i-1]);ret = max(ret, dp[i]);}return ret;}
};
时间复杂度：O(n)
空间复杂度：O(n)
方法二：空间复杂度O(1)解法
思想很简单，就是对下标为i的元素array[i]，先试探的加上array[i], 如果和为负数，显然，以i结尾的元素对整个结果不作贡献。
具体过程：
- 初始化：维护一个变量tmp = 0
- 如果tmp+array[i] < 0, 说明以i结尾的不作贡献，重新赋值tmp = 0
- 否则更新tmp = tmp + array[i]
最后判断tmp是否等于0， 如果等于0， 说明数组都是负数，选取一个最大值为答案。
代码
class Solution {
public:int FindGreatestSumOfSubArray(vector<int> array) {int ret = 0;int tmp = 0;for (const int k : array) {if (tmp + k < 0) {tmp = 0;}else {tmp += k;}ret = max(ret, tmp);}if (ret != 0)return ret;return *max_element(array.begin(), array.end());}
};
时间复杂度：O(n)
空间复杂度：O(1)
