(动态规划 最大（连续）子数组和）leetcode 53

这道题和上个文章(动态规划 最长连续递增子序列）leetcode 674有异曲同工之妙，本质是一样的，只是这个题更基础一点

递推公式中dp[i]=max(dp[i],dp[i]+dp[i-1])，可以发现，这里如果是背包问题，不取应该是max(dp[i-1],**)但是这里是dp[i]意思是满足题意 也就是重新自立门户为子数组的开头

dp[i]+dp[i-1]这里是为了构成子数组和而存在的

连续子数组也就是子串，这里有m个子串（m属于n) n=nums.size();

每个子串的长度不一

class Solution {
public:
    int maxSubArray(vector<int>& nums) {
      
       int ans=nums[0];
        for(int i=1;i<nums.size();i++)
        {
            nums[i]=max(nums[i],nums[i-1]+nums[i]);
       ans=max(ans,nums[i]);
        }
        
        return ans;
    }
    
};