持续创作，加速成长！这是我参与「掘金日新计划 · 10 月更文挑战」的第6天，点击查看活动详情
题目描述
给你一个正整数组成的数组 nums ，返回 nums 中一个 升序 子数组的最大可能元素和。
子数组是数组中的一个连续数字序列。
已知子数组 [numsl, numsl+1, ..., numsr-1, numsr] ，若对所有 i（l <= i < r），numsi < numsi+1 都成立，则称这一子数组为 升序 子数组。注意，大小为 1 的子数组也视作 升序 子数组。
示例 1：
输入：nums = [10,20,30,5,10,50]
输出：65
解释：[5,10,50] 是元素和最大的升序子数组，最大元素和为 65 。
示例 2：
输入：nums = [10,20,30,40,50]
输出：150
解释：[10,20,30,40,50] 是元素和最大的升序子数组，最大元素和为 150 。
示例 3：
输入：nums = [12,17,15,13,10,11,12]
输出：33
解释：[10,11,12] 是元素和最大的升序子数组，最大元素和为 33 。
示例 4：
输入：nums = [100,10,1]
输出：100
提示：
- 1 <= nums.length <= 100
- 1 <= nums[i] <= 100
思路
乍一看就是动态规划的入门题，想着怎么着也应该是个中等难度吧。仔细一看，题目中重点强调了子数组是数组中的一个连续数字序列。一开始想成是子序列的题目，如果是字数组，那说动态规划都牛刀杀鸡了，直接模拟就可以。因为数组是连续的，所以对于每个元素，
- 如果满足
nums[i] > nums[i-1]，那么f[i] = f[i-1] + nums[i] - 如果不满足，那么
f[i] = nums[i]
由于f[i]只跟f[i-1]有关，根据动态规划空间优化的思想，可以只用一个变量来循环记录，不需要新开数组。
Java版本代码
class Solution {
public int maxAscendingSum(int[] nums) {
int ans = nums[0];
int temp = nums[0];
for (int i = 1; i < nums.length; i++) {
if (nums[i] > nums[i-1]) {
temp += nums[i];
} else {
temp = nums[i];
}
ans = Integer.max(ans, temp);
}
return ans;
}
}
