题目来源这里最大子序和
我把题目复制到这里来~
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。
示例:
输入: [-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4], 输出: 6 解释: 连续子数组 [4,-1,2,1] 的和最大，为 6。 进阶:
如果你已经实现复杂度为 O(n) 的解法，尝试使用更为精妙的分治法求解。
过程
分析题目
我的思路：选出所有连续子数组
掏出我的答案，注释比较详细就不用解读了，只是解决了问题，但是这个算法......
把调试的console.log也留着了，可以看出每次循环都在干啥
var maxSubArray = function (nums) {
// 思路：双指针选出所有连续子数组，比较和
let rk; // 右指针
let len = nums.length; // 数组长度
let max; // 最大和
let temp; // 当前和
for (let i = 0; i < len; i++) {
rk = i; // 右指针
temp = nums[i]; // 清空当前和，设为当前循环第一个数
max = max > temp ? max : temp;
// console.log("i:" + i);
while (rk < len - 1) {
rk += 1; // 跳过第一个数，从第二个开始。（第一个存在temp中）
temp += nums[rk];
max = max > temp ? max : temp;
// console.log("temp: "+ temp);
// console.log(rk);
// console.log("-----------------");
}
}
return max;
};执行用时 :276 ms, 在所有 JavaScript 提交中击败了5.96%的用户
内存消耗 :35.1 MB, 在所有 JavaScript 提交中击败了100.00%的用户
真糟糕..
还是看大佬的代码8~
大佬方法1-动态规划
思路很简单，遍历到i的时候，如果前面的数组的最大子数组和是负数的话，可以直接舍弃掉，取nums[i]就行了。
看下面代码，sum就是这个“i之前最大子数组的和”，如果它大于0，则加上num就是“i+1之前最大子数组的和”；如果它小于0，则num本身就是“i+1之前最大子数组的和”。
var maxSubArray = function(nums) {
let ans = nums[0];
let sum = 0;
for(const num of nums) {
if(sum > 0) {
sum += num;
} else {
sum = num;
}
ans = Math.max(ans, sum);
}
return ans;
};官方解法1-分治算法
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function Status(l, r, m, i) {
this.lSum = l;
this.rSum = r;
this.mSum = m;
this.iSum = i;
}
const pushUp = (l, r) => {
const iSum = l.iSum + r.iSum;
const lSum = Math.max(l.lSum, l.iSum + r.lSum);
const rSum = Math.max(r.rSum, r.iSum + l.rSum);
const mSum = Math.max(Math.max(l.mSum, r.mSum), l.rSum + r.lSum);
return new Status(lSum, rSum, mSum, iSum);
}
const getInfo = (a, l, r) => {
if (l === r) return new Status(a[l], a[l], a[l], a[l]);
const m = (l + r) >> 1;
const lSub = getInfo(a, l, m);
const rSub = getInfo(a, m + 1, r);
return pushUp(lSub, rSub);
}
var maxSubArray = function(nums) {
return getInfo(nums, 0, nums.length - 1).mSum;
};尾巴
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