两个非重叠子数组的最大和 js

可以使用动态规划来解决这个问题。

假设我们有一个数组 nums 和两个非重叠的子数组 A 和 B，其中 A 在 B 左侧。我们可以将 A 分为两个子数组 A1 和 A2，使得 A1 位于 A 的前半部分，A2 位于 A 的后半部分。同样，我们可以将 B 分为两个子数组 B1 和 B2，使得 B1 位于 B 的前半部分，B2 位于 B 的后半部分。

我们可以定义两个动态规划数组 dp1 和 dp2，其中 dp1[i] 表示以 i 结尾的 A1 的最大和，dp2[i] 表示以 i 开始的 B2 的最大和。状态转移方程如下：

dp1[i] = max(dp1[i-1] + nums[i], nums[i])
dp2[i] = max(dp2[i+1] + nums[i], nums[i])

其中，第一个方程表示以 i 结尾的 A1 的最大和，要么是在 A1 的前面添加一个数，要么就是从 i 开始重新开始一个新的子数组。第二个方程表示以 i 开始的 B2 的最大和，要么是在 B2 的后面添加一个数，要么就是从 i 开始重新开始一个新的子数组。

最终的答案就是 max(dp1[i] + dp2[i+1])，其中 i 的范围是 [0, n-2]，n 是 nums 的长度。这个范围是因为 A 和 B 是非重叠的，所以 A 的最后一个元素不能是 nums 的最后一个元素，B 的第一个元素不能是 nums 的第一个元素。

下面是完整的 JavaScript 代码实现：

function maxSumTwoNonOverlappingSubarrays(nums, A, B) {
  const n = nums.length;
  const dp1 = Array(n).fill(0);
  const dp2 = Array(n).fill(0);

  let sum1 = 0, sum2 = 0;
  for (let i = 0; i < n; i++) {
    sum1 += nums[i];
    if (i >= A) {
      sum1 -= nums[i-A];
    }
    if (i >= A-1) {
      dp1[i] = Math.max(dp1[i-1], sum1);
    }

    sum2 += nums[n-1-i];
    if (i >= B) {
      sum2 -= nums[n-1-i+B];
    }
    if (i >= B-1) {
      dp2[n-1-i] = Math.max(dp2[n-i], sum2);
    }
  }

  let ans = 0;
  for (let i = A-1; i < n-B; i++) {
    ans = Math.max(ans, dp1[i] + dp2[i+1]);
  }
  return ans;
}

函数的参数为 nums、A 和 B，分别表示原始数组和两个非重叠的子数组的长度。函数返回两个子数组的最大和。