給定一個整數(shù)數(shù)組 nums ，找到一個具有最大和的連續(xù)子數(shù)組（子數(shù)組最少包含一個元素），返回其最大和。

示例:

輸入: [-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4],
輸出: 6
解釋: 連續(xù)子數(shù)組 [4,-1,2,1] 的和最大，為 6。

這道題目類似于貪心算法之買賣股票的最佳時機 II，但是屬于升級版本，因為這道題中子數(shù)組要求連續(xù)，你得確定一段數(shù)組是它內(nèi)部元素相加值最大。

當(dāng)然，我做任何題目第一時間會想到暴力解法，因為自己目前做的題目遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，不足以讓我在第一時間反應(yīng)出來什么類型用什么算法，既然如此，不如先考慮能不能暴力破解。

暴力破解思路很簡單：
設(shè)置一個數(shù)組用來保存當(dāng)前最大的情況，然后設(shè)置雙循環(huán)獲得全部子數(shù)組后，與保存的數(shù)組比較后保存更大的，直到遍歷完。
暴力法思路往往最直接，但缺點是效率低下，有很多無效運算。

貪心算法：
貪心算法（又稱貪婪算法）是指，在對問題求解時，總是做出在當(dāng)前看來是最好的選擇。也就是說，不從整體最優(yōu)上加以考慮，他所做出的是在某種意義上的局部最優(yōu)解。

本題貪心思路在于：需要設(shè)定一個目前最大值和全局最大值。目前最大值會不斷加上數(shù)組后一個元素，然后目前最大值和全局最大值不斷進(jìn)行更新。最后遍歷完后，返回全局最大值。
代碼如下：

class Solution { public:int maxSubArray(vector<int>& nums) {int Max_all=nums[0];int Max_now=nums[0];for(int i=1;i<=nums.size()-1;i++){Max_now=max(nums[i],Max_now+nums[i]);Max_all=max(Max_all,Max_now);}return Max_all;} };Java版： class Solution {public int maxSubArray(int[] nums) {int currSum = nums[0], maxSum = nums[0];for(int i = 1; i < nums.length; ++i) {currSum = Math.max(nums[i], currSum + nums[i]);maxSum = Math.max(maxSum, currSum);}return maxSum;} }

來源：力扣（LeetCode）
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總結(jié)

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