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。

这是一个经典的动态规划问题，可以使用 Kadane's Algorithm 来解决。具体来说，我们可以使用一个变量 maxSum 来记录当前最大的子数组和，使用另一个变量 curSum 来记录当前的子数组和。遍历整个数组，对于每个元素，我们可以将其加入当前的子数组中，然后更新 curSum。如果 curSum 大于 maxSum，我们就更新 maxSum 的值。如果 curSum 变成了负数，我们就将其重置为 0，表示当前的子数组不能再向后扩展，需要从下一个元素重新开始构建子数组。

具体实现可以参考以下代码：

int maxSubArray(vector<int>& nums) {
    int maxSum = INT_MIN, curSum = 0;
    for (int num : nums) {
        curSum += num;
        maxSum = max(maxSum, curSum);
        curSum = max(curSum, 0);
    }
    return maxSum;
}

该算法的时间复杂度为 O(n)，空间复杂度为 O(1)。

相关问题

Java 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),返回其最大值和最小值

给定一个整数数组nums，要找到具有最大和的连续子数组，可以使用动态规划的方法来解决。我们可以定义两个变量maxSum和curSum，分别表示当前的最大和和当前的累加和。

首先，将maxSum和curSum都初始化为数组的第一个元素nums。然后，从数组的第二个元素开始遍历，对于每个元素nums[i]，我们有两种选择：

1. 将当前元素加入到当前的累加和curSum中，即curSum = curSum + nums[i]。
2. 将当前元素作为新的起点，重新计算累加和curSum，即curSum = nums[i]。

然后，比较当前的累加和curSum和最大和maxSum的大小，如果curSum大于maxSum，则更新maxSum为curSum。

最后，遍历完整个数组后，maxSum就是最大和的连续子数组的和。

至于最小值，我们可以在遍历过程中同时记录最小值minVal。每次更新maxSum时，也可以更新minVal为当前的最小值。

下面是Java代码实现：

public int[] findMaxSubarray(int[] nums) {
    int maxSum = nums[0];
    int curSum = nums[0];
    int minVal = nums[0];
    int[] result = new int[2];
    result[0] = maxSum; // 最大和
    result[1] = minVal; // 最小值

    for (int i = 1; i < nums.length; i++) {
        curSum = Math.max(curSum + nums[i], nums[i]);
        maxSum = Math.max(maxSum, curSum);
        minVal = Math.min(minVal, curSum);
    }

    result[0] = maxSum;
    result[1] = minVal;
    return result;
}

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;
}