导读 在算法学习中，最大字段和问题（Maximum Subarray Sum） 是一个经典案例。而今天，我们聚焦于POJ2479这一题目的解析！🌟首先，我们需要...
在算法学习中，最大字段和问题（Maximum Subarray Sum） 是一个经典案例。而今天，我们聚焦于POJ2479这一题目的解析！🌟
首先，我们需要理解题目背景：给定一个整数数组，要求找出其中连续子数组的最大和。这听起来简单，但如何高效解决呢？答案就是——动态规划！🎯
核心思想是通过状态转移方程来记录当前最优解。设 `dp[i]` 表示以第 `i` 个元素结尾的最大字段和，则有以下递推关系：
- 当前值若为正，则加上之前的最优值；否则从自身开始。
公式：`dp[i] = max(dp[i-1] + nums[i], nums[i])`
接下来，遍历数组更新每个位置的状态值，并记录全局最大值。这种方法的时间复杂度仅为 O(n)，非常高效！👏
最后，记得用测试数据验证代码逻辑哦！例如输入 `[-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4]`，输出应为 `6`。💡
通过这次学习，不仅掌握了动态规划技巧，更锻炼了分析与解决问题的能力。💪✨
算法学习 动态规划 POJ2479