1、 题目链接： https://leetcode-cn.com/problems/maximum-subarray/
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 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 。示例 2：
输入：nums = [1] 输出：1示例 3：
输入：nums = [0] 输出：0示例 4：
输入：nums = [-1] 输出：-1示例 5：
输入：nums = [-100000] 输出：-100000
方式一：动态规划
class Solution: def maxSubArray(self, nums: List[int]) -> int: dp = [0] * len(nums) # dp[i] 表示 nums 以 i-th 元素结尾的最大连续子数组之和 # dp[i] = max(dp[i - 1] + nums[i], nums[i]) # nums 中以第 i 个元素结尾的最大连续子数组之和为： “以第 i-1 个元素结尾的最大连续子数组之和加上 nums[i]” 与 “nums[i]” 中的较大值 dp[0] = nums[0] for i in range(1, len(nums)): dp[i] = max(dp[i - 1] + nums[i], nums[i]) return max(dp)
方式二：也是基于动态规划的思想，只是不再生成额外的数组，而是把其中的临时变量保存下来。
class Solution: def maxSubArray(self, nums: List[int]) -> int: res_max = tmp_max = nums[0] # res_max 记录历史最大值，也是最后要返回的结果； tmp_max 保存的是nums 在当前索引时的最大值。 for i in range(1, len(nums)): tmp_max = max(tmp_max + nums[i], nums[i]) # “nums 在 i-1 索引时的最大值加上 nums 在 i 索引时的值”，与 “nums 在 i 索引时的值”中较大者，即为当前nums在 i 索引时的最大值 res_max = max(res_max, tmp_max) # 当前最大值和历史最大值中取较大者，即为有史以来的最大值 return res_max
end ...
原文：https://www.cnblogs.com/neozheng/p/14879493.html