1. 给出一些边长，选出四边，求平行四边形最大面积

• 输入：第一行为整数n，为给出边的数量
• 第二行为n条边的边长
• 输出：如果不能组成平行四边形，则输出-1；否则输出最大平行四边形的面积
• (其实就是组成矩形时的面积)
  思路：HashMap存储，key为边长；value为出现改变长的次数；
  一旦出现一次一个变长对应的value大于等于2的情况（相当于一对边），就把sum++；如果最后sum小于2，则说明不能组成平行四边形；对于value出现2次及以上的key，用优先队列存储(最大堆)；最后只需要取出优先队列中最靠前的两个元素，算出乘积就为最终结果。

import java.util.*;

public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        int n;
        int i=0,tem;
        int flag=0, sum=0;
        Scanner s = new Scanner(System.in);
        n=s.nextInt();
        HashMap<Integer,Integer> map = new HashMap<Integer,Integer>();
        int res[]=new int[2];
        for(;i<n;i++)
        {
            tem = s.nextInt();
            if(map.get(tem)!=null)
                map.put(tem,map.get(tem)+1);
            else
                map.put(tem,1);
        }
        Comparator<Integer> cmp = new Comparator<Integer>() {

            public int compare(Integer a, Integer b) {
                return b - a;

            }

        };

        Queue<Integer> pq = new PriorityQueue<>(cmp);
        for(Integer j:map.keySet())
        {

            if(map.get(j)>=2) {
                sum += 1;
                pq.add(j);
                if(map.get(j)>=4) {
                    pq.add(j);
                    sum+=1;
                }
            }
        }
        if(sum<2)
        {
            System.out.print(-1);
        }
        else
            System.out.print(pq.poll()*pq.poll());
    }
}

2. 求连续子数组最大和
   例如：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。
   思路：dp[i] 代表以元素 nums[i]为结尾的连续子数组最大和。
   转移方程： 若dp[i−1]≤0 ，说明 dp[i - 1] 对 dp[i]产生负贡献，即 dp[i-1] + nums[i]还不如 nums[i]本身大。
   当 dp[i - 1] > 0：执行 dp[i] = dp[i-1] + nums[i]；
   当 dp[i−1]≤0 时：执行 dp[i] = nums[i]；

   
   
   image.png
   
   

   代码：

public class Offer42_MaxSubArray {
    public static void main(String[] args) {
        int[] nums = new int[]{-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4};
        //存储前一个子数组的和，和当前子数组的和
        int former = 0,present = 0;
        int max = 0;
        for(int i = 0; i<nums.length; i++)
        {
            if(former <= 0)
            {
                former = nums[i];
            }
            else
                former += nums[i];
            if(former > max)
                max = former;
        }
        System.out.println(max);
    }
}