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一. 简介
本文记录力扣网上涉及数组方面的编程题，主要以 C语言实现。
二. 力扣上C语言编程题：最大子数组和
给你一个整数数组 nums ，请你找出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。
是数组中的一个连续部分。
提示：
1 <= nums.length <= 105-104 <= nums[i] <= 104
示例1:
输入： nums = [-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4]
输出：6
解释：连续子数组为 [4, -1, 2, 1] 的和最大，其和为 6
示例2:
输入： nums = [1]
输出：1
解题思路：
使用贪心解法。什么是贪心解法？
“贪心解法”（Greedy Algorithm）是一种在算法设计中常用的策略，它通过每一步选择当前状态下局部最优解（即最有利的选择），期望通过这样的方式最终得到全局最优解。
贪心算法的核心是：每一步都做出局部最优的选择，希望通过局部最优解达到全局最优解。
局部最优：当前 “连续和” 为负数时立刻放弃，从下一个元素重新计算 “连续和” ，因为负数加上下一个元素 “连续和”只会越来越小。
全局最优：选取最大“连续和”
具体方法：
(1) 遍历数组，如果前面数组和小于 0，则从 nums[i] 开始重新新一轮求和计算；（因为数组和为负数时，再加下一个元素，只会让总和变小，即都会加重负担）；
(2) 每次记录数组和的最大值；
C代码实现如下：
int maxSubArray(int* nums, int numsSize) {if ((!nums) || (numsSize == 0)) {return -1;}int i = 0;int prev_sums = nums[0];int max_sums = nums[0];//下标从1开始遍历for(i = 1; i < numsSize; i++) { if(prev_sums < 0) { //如果前面数组和小于0，则从nums[i]重新开始计数prev_sums = nums[i];}else { //前面数组和 >=0，则继续加nums[i]prev_sums = prev_sums + nums[i];}//每次更新子数组和的最大值if(prev_sums > max_sums) {max_sums = prev_sums;}}return max_sums;
}