解答過程：

使用動態規劃

F（i）：以array[i]為末尾元素的子數組的和的最大值，子數組的元素的相對位置不變

F（i）=max（F（i-1）+array[i] ， array[i]）

res：所有子數組的和的最大值

res=max（res，F（i））

?

如數組[6, -3, -2, 7, -15, 1, 2, 2]

初始狀態：

????F（0）=6

????res=6

i=1：

????F（1）=max（F（0）-3，-3）=max（6-3，-3）=3

????res=max（F（1），res）=max（3，6）=6

i=2：

????F（2）=max（F（1）-2，-2）=max（3-2，-2）=1

????res=max（F（2），res）=max（1，6）=6

i=3：

????F（3）=max（F（2）+7，7）=max（1+7，7）=8

????res=max（F（3），res）=max（8，6）=8

i=4：

????F（4）=max（F（3）-15，-15）=max（8-15，-15）=-7

????res=max（F（4），res）=max（-7，8）=8

以此類推

最終res的值為8

?

代碼很簡潔：

?

public? int FindGreatestSumOfSubArray(int[] array) { ????????int res = array[0]; //記錄當前所有子數組的和的最大值 ????????int max=array[0];?? //包含array[i]的連續數組最大值 ????????for (int i = 1; i < array.length; i++) { ????????????max=Math.max(max+array[i], array[i]); ????????????res=Math.max(max, res); ????????} ????????return res; }

總結

以上是生活随笔為你收集整理的动态规划：连续子数组的最大和的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。