力扣热题100道之最大子数之和

解法

动态规划

遍历数组，当前若干位的和小于当前位的数的时候，丢弃前面的和。因为你都比我小了，我用你为什么不直接用我当前的这个呢。当最大值比新加入了当前位的数后的前若干位的和小的时候，最大值变为加入了最新的数据后的前若干位的和

class Solution {public int maxSubArray(int[] nums) {int n=nums.length;int sum=0;int maxsum=nums[0];for(int num:nums){if(sum+num>num){sum=sum+num;}else{sum=num;}if(sum>maxsum){maxsum=sum;}}return maxsum;}
}

贪心算法

之前和小于0，就丢弃

class Solution {public int maxSubArray(int[] nums) {int n=nums.length;int max=nums[0];int sum=0;for(int num:nums){if(sum<0){sum=num;}else{sum+=num;}if(sum>max){max=sum;}}return max;}
}

历史解法

报错超出时间限制的解法

我的算法是定义一个遍历指针i，i的元素大于0的时候，开始往后，如果到他后面的若干位的和仍然大于零，接着往下走,并且记录其中的最大值，如果出现从i往后若干位的和小于零的情况，开始从i++。走到超出时间限制这个程度，说明我的算法跑通了。只是他本身不太行。

看了官方题解之后，我发现，我的算法是不完善的贪心算法，我的算法，如果用贪心算法一定不会报这个错误的。

class Solution {public int maxSubArray(int[] nums) {int n=nums.length;int smax=nums[0];for(int i=0;i<n;i++){if(nums[i]<=0){if(nums[i]>smax){smax=nums[i];}}else{int j=i;int tsum=nums[j];int tmsum=nums[j];j++;while(j<n&&tsum>0||i==j-1&&j==n){if(j==n){tsum=nums[j-1];}else{tsum=tsum+nums[j];}if(tmsum<=tsum){tmsum=tsum;}j++;if(smax<tmsum){smax=tmsum;}}}}return smax;}
}