求解最大连续子序列和问题———动态规划法
时间: 2023-07-31 11:08:08 浏览: 71
最大连续子序列和问题是指在一个有n个元素的数组中找到一个连续的子序列,使得该子序列的和最大。动态规划法是解决该问题的经典算法之一。
具体的动态规划思路如下:
1.定义状态:设dp[i]表示以第i个元素结尾的最大连续子序列和。
2.初始状态:dp[0] = nums[0]。
3.转移方程:dp[i] = max(dp[i-1]+nums[i], nums[i])。
4.求解最大值:遍历dp数组,找到最大的dp[i]即可。
下面是动态规划求解最大连续子序列和问题的代码实现:
```python
def maxSubArray(nums):
n = len(nums)
dp = [0] * n
dp[0] = nums[0]
for i in range(1, n):
dp[i] = max(dp[i-1]+nums[i], nums[i])
return max(dp)
```
该算法的时间复杂度为O(n),空间复杂度为O(n)。
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