（每日一题）连续⼦数组最⼤和———＜动态规划-线性dp＞

1. 题⽬链接：DP6连续⼦数组最⼤和

2. 题⽬描述：

3. 解法：

算法思路：

简单线性dp。

i. 状态表⽰： dp[i] 表⽰：以i位置为结尾的所有⼦数组中，最⼤和是多少。

ii. 状态转移⽅程： dp[i] = max(dp[i - 1] + arr[i], arr[i])

C++算法代码： 

#include 
#include 
using namespace std;
int main()
{
    //初始化
    int n;
    cin>>n;
    vectortemp(n);
    for(int i=0;i>temp[i];
    }
    //计算
    int ret=temp[0],dp=temp[0];
    for(int i=1;i

Java算法代码：

import java.util.Scanner;
// 注意类名必须为 Main, 不要有任何 package xxx 信息 
public class Main
{
	public static void main(String[] args)
	{
		Scanner in = new Scanner(System.in);
		int n = in.nextInt();
		int[] arr = new int[n + 1];
		int[] dp = new int[n + 1];
		for (int i = 1; i <= n; i++)
		{
			arr[i] = in.nextInt();
		}
		int ret = -101;
		for (int i = 1; i <= n; i++)
		{
			dp[i] = Math.max(dp[i - 1], 0) + arr[i];
			ret = Math.max(ret, dp[i]);
		}
		System.out.println(ret);
	}
}