给定一个整数数组 nums ，找到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。请用C++编写完整代码

给定一个整数数组 `nums`，可以使用Kadane算法来解决这个问题。该算法的基本思想是维护两个变量：`currentSum` 表示当前子数组的和，`maxSoFar` 存储到目前为止遇到的最大和。当遍历数组时，如果当前元素加上 `currentSum` 后大于0，则更新 `currentSum`；否则，说明前缀和已变为负数，应该从当前元素开始计算新的子数组。

以下是使用C++编写的完整代码：

#include <vector>
#include <climits>

int maxSubArray(std::vector<int>& nums) {
    if (nums.empty()) return 0; // 如果数组为空，最大和为0

    int currentSum = nums[0]; // 初始化当前和为第一个元素
    int maxSoFar = nums[0]; // 初始化最大和也为第一个元素

    for (size_t i = 1; i < nums.size(); ++i) {
        currentSum = std::max(nums[i], currentSum + nums[i]); // 更新当前和
        maxSoFar = std::max(maxSoFar, currentSum); // 更新最大和
    }

    return maxSo_far;
}

相关问题

给定一个整数数组 nums ，找到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。

思路：动态规划

1. 定义状态：dp[i]表示以第i个数结尾的最大子数组和

2. 状态转移方程：dp[i] = max(nums[i], dp[i-1]+nums[i])

3. 初始状态：dp[0] = nums[0]

4. 最终结果：遍历dp数组，求出最大值即可

Python代码：

class Solution:
    def maxSubArray(self, nums: List[int]) -> int:
        n = len(nums)
        dp = [0] * n
        dp[0] = nums[0]
        for i in range(1, n):
            dp[i] = max(nums[i], dp[i-1]+nums[i])
        return max(dp)

时间复杂度：O(n)

空间复杂度：O(n)

给定一个整数数组 nums ，找到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。 用c++

语言实现的代码如下：

#include <stdio.h>
#include <limits.h>

int maxSubArray(int* nums, int numsSize){
    int maxSum = INT_MIN, curSum = 0;
    for(int i = 0; i < numsSize; i++){
        curSum += nums[i];
        if(curSum > maxSum){
            maxSum = curSum;
        }
        if(curSum < 0){
            curSum = 0;
        }
    }
    return maxSum;
}

int main(){
    int nums[] = {-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4};
    int numsSize = sizeof(nums) / sizeof(int);
    int maxSum = maxSubArray(nums, numsSize);
    printf("The maximum sum of contiguous subarray is %d\n", maxSum);
    return 0;
}

解释：使用Kadane算法，初始化当前和curSum为0，最大和maxSum为INT_MIN。遍历数组，对于每个元素，将其加到curSum中，如果curSum大于maxSum，则更新maxSum。如果curSum小于0，则将其重置为0。最后返回maxSum即可。