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使用动态规划的方法进行解决,我们创建一个dp表,用来记录以该下标为结尾的最大子数组。然后每次存dp表的时候,进行取最大值。最终返回最大值。
由于dp表存的是以当前下标为结尾的最大子数组和,因此我们填表的时候需要判断,如果当前下标对应的数组值与前一个位置的dp表所对应位置的和大于该位置对应的数组值那么该位置就为dp[i-1]+nums[i-1],反之为nums[i-1],需要注意的是因为我们填dp表的第一个位置的时候会访问到-1下标的位置,因此我们给dp表多开辟一个位置来解决这个问题
由于dp表多开辟一个位置,因此nums数组映射的时候需要-1
dp[i]=max(dp[i-1]+nums[i-1],nums[i-1]);
多创建一个位置来防止填写第一个位置的时候访问到-1下标。
vector<int> dp(n+1);
- class Solution
- {
- public:
- int maxSubArray(vector<int>& nums)
- {
- int n=nums.size();
- // 创建dp表
- vector<int> dp(n+1);
- dp[0]=0;
-
- int ret=INT_MIN;
- for(int i=1;i
1;i++) - {
- // 求以i位置为结尾的最大数组和
- dp[i]=max(dp[i-1]+nums[i-1],nums[i-1]);
- // 记录最大和
- ret=max(dp[i],ret);
- }
- // 返回最大和
- return ret;
- }
- };