关于动态规划算法的matlab代码

以下是一个用MATLAB实现动态规划算法解决最大子矩阵和问题的示例代码：

function maxSum = findMaxSubMatrix(matrix)
    [m, n] = size(matrix);
    maxSum = -inf;  % 初始化最大和为负无穷
    
    % 创建一个临时矩阵用于存储子问题的解
    temp = zeros(m, n);
    
    for left = 1:n
        % 将每一列累加到临时矩阵中
        temp(:, left) = matrix(:, left);
        
        for right = left:n
            % 在每一列累加的基础上计算当前子矩阵的和
            temp(:, right) = temp(:, right) + matrix(:, right);
            
            % 使用动态规划思想更新最大子矩阵和
            currentSum = maxSubArray(temp(:, right));
            if currentSum > maxSum
                maxSum = currentSum;
            end
        end
    end
end

function maxSum = maxSubArray(array)
    n = length(array);
    maxSum = -inf;  % 初始化最大和为负无穷
    currentSum = 0;  % 初始化当前和为0
    
    for i = 1:n
        if currentSum < 0
            currentSum = array(i);
        else
            currentSum = currentSum + array(i);
        end
        
        if currentSum > maxSum
            maxSum = currentSum;
        end
    end
end

请注意，此处使用了一个辅助函数`maxSubArray`来计算一维数组的最大子数组和。在主函数`findMaxSubMatrix`中，我们首先将每一列作为子问题的起点，然后逐步扩展右边界，并使用动态规划思想更新最大子矩阵和。最后返回最大和。