关于政府网站的建设网络平台的推广方法

题目描述：

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。

子数组

是数组中的一个连续部分。

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 [4,-1,2,1] 的和最大，为 6 。

实现逻辑：

与上一题相似，都是求和为k的子数组，只不过上一题是k为一个确定值，而此题是求和为最大值。

那可以先求出数列{Sn}，再从Sn中找到一个最小值min，和在其右侧的某个最大数max，使得二者的差值最小。这又与后续一个贪心算法的题很相似，找到股票进账最多的买入天数和卖出天数。

class Solution {
public:int maxSubArray(vector<int>& nums) {vector<int> Sn; // 存储前缀和int current_sum = 0;Sn.push_back(current_sum); // 初始前缀和为0// 计算所有前缀和并存入 Snfor (const int& num : nums) {current_sum += num;Sn.push_back(current_sum);}int Max = INT_MIN; // 初始化为最小可能值，以处理所有元素都是负数的情况int min_prefix_sum = 0; // 用于跟踪到目前为止遇到的最小前缀和// 遍历 Sn 来找到最大子数组和for (int i = 1; i < Sn.size(); ++i) { // 从 1 开始，因为 Sn[0] 是初始前缀和 0// 更新最大子数组和Max = max(Max, Sn[i] - min_prefix_sum);// 更新最小前缀和min_prefix_sum = min(min_prefix_sum, Sn[i]);}return Max;}
};

 那么这个代码就是基于这样的一个逻辑去实现的。当然还有更高效的算法：

class Solution {
public:int maxSubArray(vector<int>& nums) {// 初始化当前子数组的和和最大子数组和int current_sum = nums[0];  // 当前子数组和int max_sum = nums[0];      // 最大子数组和// 从第二个元素开始遍历for (int i = 1; i < nums.size(); ++i) {// 判断是否要从当前元素开始新的子数组，还是继续累加当前子数组current_sum = max(nums[i], current_sum + nums[i]);// 更新最大子数组和max_sum = max(max_sum, current_sum);}return max_sum;}
};

 错题记录：

class Solution {
public:int maxSubArray(vector<int>& nums) {int maxSum=nums[0];int currentSum=nums[0];for(int i=1;i<nums.size();i++)   //注意  一开始给的i=0;{currentSum = max(nums[i],currentSum+nums[i]);maxSum = max(maxSum,currentSum);}return maxSum;}
};