LeetCode 53:最大子数组和,从 dp[i] 含义推出 Kadane
题目要求 输入输出 输入:整数数组 nums 输出:返回连续非空子数组的最大和 子数组必须连续 至少选一个元素 约束:1 <= nums.length <= 10^5,-10^4 <= nums[i] <= 10^4 示例 输入:nums = [-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4] 输出:6 解释:[4,-1,2,1] 的和最大,为 6 输入:nums = [1] 输出:1 这篇只用 Python,从 dp[i] 的含义一步一步推出 Kadane 算法。 从 [-2,1,-3,4] 的断点开始 看一个前缀例子: nums = [-2, 1, -3, 4] 如果走到 4,有两种选择: 把前面的某个连续子数组接到 4 前面 从 4 自己重新开始 这里的关键不是“所有子数组怎么枚举”,而是: 当我们决定一个最优子数组必须以当前位置结尾时,它的来源只有两种:接上前一个位置的最优结尾,或者从当前位置重新开始。 这就是一维 DP 的入口。 Step 1:先定义一个更小的问题 直接问“整个数组的最大子数组和是多少”太大。我们先强加一个限制: 如果子数组必须以第 i 个元素结尾,它的最大和是多少? 这个值记为 dp[i]。 这里的 dp[i] 不是“前 i 个元素里的最大子数组和”。它更窄: ...