求解最大连续子序列和问题———动态规划法

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：

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)。