C语言力扣第53题之最大子数组和。动态规划与分治

给你一个整数数组 nums ，请你找出一个具有最大和的连续子数组（子数组最少包含一个元素），返回其最大和。

子数组 是数组中的一个连续部分。

示例 1：

输入：nums = [-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4]
输出：6
解释：连续子数组 [4,-1,2,1] 的和最大，为 6 。

示例 2：

输入：nums = [1]
输出：1

示例 3：

输入：nums = [5,4,-1,7,8]
输出：23

提示：

    1 <= nums.length <= 105
    -104 <= nums[i] <= 104

进阶：如果你已经实现复杂度为 O(n) 的解法，尝试使用更为精妙的 分治法 求解。

来源：力扣（LeetCode）
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方法一：动态规划

其实这道题可以这么想：
1.假如全是负数，那就是找最大值即可，因为负数肯定越加越大。
2.如果有正数，则肯定从正数开始计算和，不然前面有负值，和肯定变小了，所以从正数开始。
3.当和小于零时，这个区间就告一段落了，然后从下一个正数重新开始计算(也就是又回到 2 了)。而 dp 也就体现在这个地方。

动态规划的是首先对数组进行遍历，当前最大连续子序列和为 sum，结果为 ans
如果 sum > 0，则说明 sum 对结果有增益效果，则 sum 保留并加上当前遍历数字
如果 sum <= 0，则说明 sum 对结果无增益效果，需要舍弃，则 sum 直接更新为当前遍历数字
每次比较 sum 和 ans的大小，将最大值置为ans，遍历结束返回结果
时间复杂度：O(n)

方法二：分治法

分治法的思路是这样的，其实也是分类讨论。

连续子序列的最大和主要由这三部分子区间里元素的最大和得到：

    第 1 部分：子区间 [left, mid]；
    第 2 部分：子区间 [mid + 1, right]；
    第 3 部分：包含子区间 [mid , mid + 1] 的子区间，即 nums[mid] 与 nums[mid + 1] 一定会被选取。

对这三个部分求最大值即可。

说明：考虑第 3 部分跨越两个区间的连续子数组的时候，由于 nums[mid] 与 nums[mid + 1] 一定会被选取，可以从中间向两边扩散，扩散到底 选出最大值，

以下给出动态规划的代码：

int maxSubArray(int* nums, int numsSize) {
    int pre = 0, maxAns = nums[0];
    for (int i = 0; i < numsSize; i++) {
        pre = fmax(pre + nums[i], nums[i]);
        maxAns = fmax(maxAns, pre);
    }
    return maxAns;
}