连续子数组的最大和

连续子数组的最大和

//思路：
//动态规划思路
//dp[i] 表示以 array[i] 结尾的元素连续子数组的最大连续和
//dp[i-1]>0 时，dp[i] = dp[i-1] + array[i]
//否则，dp[i] = array[i]

//写法一：
//时间复杂度：O(n)
//空间复杂度：O(n)
//连续子数组的最大和
public int FindGreatestSumOfSubArray(int[] array) {
    if(array.length==1){
        return array[0];
    }
    int n = array.length;
    //dp[i] 表示以array[i]结尾的元素连续子数组的最大连续和
    int[] dp = new int[n];
    dp[0] = array[0];

    int res= Integer.MIN_VALUE;

    for(int i=1;i<n;i++){
        if(dp[i-1]>0){
            dp[i] =dp[i-1]+array[i]; //array[i] 加上任意一个 > 0 的数都会大于原来的数
        }else{
            dp[i] = array[i];
        }
        res = Math.max(res,dp[i]);
    }
    return res;
}

//写法二:
//时间复杂度：O(n)
//空间复杂度：O(1)
public int FindGreatestSumOfSubArray(int[] array) {
    if(array.length==1){
        return array[0];
    }
    int n = array.length;

    int pre1 = array[0];

    int res= Integer.MIN_VALUE;

    for(int i=1;i<n;i++){
        int pre2 = (pre1>0)?(pre1+array[i]):array[i];
        pre1 = pre2;
        res = Math.max(res,pre2);
    }
    return res;
}

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