53.最大子序和

给定一个整数数组 nums ，找到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。（连续子数组的最大和)
思路:动态规划

思路:动态规划

状态方程：
max( dp[ i ] ) = getMax( max( dp[ i -1 ] ) + arr[ i ] ,arr[ i ] )

上面式子的意义是：我们从头开始遍历数组，遍历到数组元素 arr[ i ] 时，连续的最大的和 可能为 max( dp[ i -1 ] ) + arr[ i ] ，也可能为 arr[ i ] ，做比较即可得出哪个更大，取最大值。时间复杂度为 n

代码:

class Solution:
    def maxSubArray(self, nums):
        if nums is None:
            return 0
        sum=0
        Max=nums[0]
        for i in range(len(nums)):
            sum=max(sum+nums[i],nums[i])
            if sum>Max:
                Max=sum
        return Max
sol=Solution()
print(sol.maxSubArray([-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4]))