Java 给定一个未排序的非负整数数组，找到一个非连续的子数组，使其总和为一个给定的数。

可以使用动态规划来解决这个问题。

定义一个数组 dp，其中 dp[i] 表示在前 i 个元素中是否存在一个子数组的和等于给定的数。初始时，dp[0] 为 true，其余为 false。

然后遍历数组中的每一个元素，对于每一个元素 nums[i]，从后往前遍历 dp 数组，如果 dp[j-nums[i]] 为 true，则 dp[j] 也为 true（其中 j 表示当前要判断的和数）。

最终，如果 dp[sum] 为 true，其中 sum 表示给定的数，那么就说明存在一个非连续的子数组的和等于给定的数。

Java 代码实现如下：

public boolean findSubarray(int[] nums, int target) {
    boolean[] dp = new boolean[target + 1];
    dp[0] = true;
    for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
        for (int j = target; j >= nums[i]; j--) {
            dp[j] = dp[j] || dp[j - nums[i]];
        }
    }
    return dp[target];
}

时间复杂度为 O(n * target)，空间复杂度为 O(target)。

相关问题

给定一个未排序的整数数组，找出数组连续的最长的序列并且打印列表

思路：先将数组排序，然后遍历数组，统计当前连续序列的长度和起始数字，如果当前数字不是上一个数字的后继，则当前连续序列结束，比较当前连续序列长度和最长连续序列长度，如果当前连续序列更长，则更新最长连续序列的长度和起始数字。

代码如下：

def longestConsecutive(nums):
    if not nums:
        return []
    nums.sort()
    max_len = 1
    cur_len = 1
    start = nums[0]
    res = [start]
    for i in range(1, len(nums)):
        if nums[i] == nums[i-1] + 1:
            cur_len += 1
        elif nums[i] != nums[i-1]:
            if cur_len > max_len:
                max_len = cur_len
                res = list(range(start, start+max_len))
            cur_len = 1
            start = nums[i]
    if cur_len > max_len:
        res = list(range(start, start+cur_len))
    return res

测试：

print(longestConsecutive([100, 4, 200, 1, 3, 2]))  # [1, 2, 3, 4]
print(longestConsecutive([1, 2, 0, 1]))  # [0, 1, 2]

给定一个整数数组nums，找到一个具有最大和的连续子数组

### 回答1：
可以使用动态规划的思想来解决这个问题。定义一个数组dp，其中dp[i]表示以第i个元素结尾的最大子数组和。则有以下状态转移方程：

dp[i] = max(dp[i-1]+nums[i], nums[i])

其中，dp[] = nums[]。最终的结果就是dp数组中的最大值。

代码实现如下：

def maxSubArray(nums):
dp = [] * len(nums)
dp[] = nums[]
for i in range(1, len(nums)):
dp[i] = max(dp[i-1]+nums[i], nums[i])
return max(dp)

示例：

输入：[-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。

注意：这个问题也可以使用分治法来解决，但是时间复杂度较高，不如动态规划的方法高效。

### 回答2：
题目描述：

给定一个整数数组nums，找到一个具有最大和的连续子数组。返回该子数组的最大和。

解题思路：

这道题可以使用动态规划来解决。从左到右遍历数组nums，对于每一个位置i，分别记录一个变量curSum和maxSum，其中curSum表示以位置i结尾的最大和的连续子数组的和，maxSum表示截止(i-1)位置的最大和的连续子数组的和。

当i=0时，curSum和maxSum都赋值为nums[0]；当i>0时，我们可以有以下三种情况：

1.将nums[i]添加到当前的curSum中，即curSum=curSum+nums[i]；

2.将当前的curSum替换成nums[i]，即curSum=nums[i]；

3.维持原来的curSum不变，即curSum=curSum；

综合以上三种情况，可以得到下面的状态转移方程：

curSum=max(curSum+nums[i],nums[i])
maxSum=max(maxSum,curSum)

不难看出，maxSum就是我们需要返回的最大和。

代码实现：

以下是Python的代码实现：

### 回答3：
题目描述：
给定一个整数数组nums，找到一个具有最大和的连续子数组。

思路分析：
本题是一道经典的动态规划问题，可以使用动态规划的方法来解决。
具体做法如下：

1. 定义状态：设f(i)表示以第i个数结尾的连续子数组的最大和。

2. 状态转移方程：则f(i)=max{f(i-1)+nums[i], nums[i]}。

3. 边界条件：f(0)=nums[0]。

4. 最终结果：最大和即为max{f(i)}。

代码实现如下：

def maxSubArray(nums):
    n = len(nums)
    f = [0] * n
    f[0] = nums[0]
    for i in range(1, n):
        f[i] = max(f[i-1] + nums[i], nums[i])
    return max(f)

时间复杂度：O(n)。

总结：
本题是一道比较基础的动态规划问题，掌握动态规划的思想和常见的解题方法，可以对类似的问题有所启示。此外，还可以基于该问题进一步拓展，例如求最长递增子序列等。