资质 | 门 CS 1998 | 第 61 题

简介

本文将介绍一个名为 "资质 | 门 CS 1998 | 第 61 题" 的主题，该主题涉及一个程序员可能会遇到的问题，旨在提供对该问题的详细解释和解决方案。这个主题需要以 Markdown 格式返回，并包含代码片段。

问题描述

在 CS 1998 这门课程中，我们遇到了第 61 题的问题。问题描述如下：

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），并返回其最大和。

解决方案

我们可以使用动态规划来解决这个问题。动态规划的思想是通过先前的计算结果来推导出当前的最优解。具体步骤如下：

1. 定义两个变量 maxSum 和 currentSum，分别用于保存全局最大和和当前子数组的和。
2. 遍历数组 nums，对于每个元素 num：
   • 将当前元素加入当前子数组的和 currentSum。
   • 如果当前子数组的和大于全局最大和 maxSum，则更新 maxSum 的值。
   • 如果当前子数组的和为负数，表示当前子数组对于后面的元素没有贡献，将当前子数组的和重置为 0。
3. 返回最终的全局最大和 maxSum。

下面是使用 Python 代码实现的示例：

def max_subarray_sum(nums):
    maxSum = float('-inf')
    currentSum = 0
    
    for num in nums:
        currentSum += num
        if currentSum > maxSum:
            maxSum = currentSum
        if currentSum < 0:
            currentSum = 0
    
    return maxSum

使用示例

nums = [-2, 1, -3, 4, -1, 2, 1, -5, 4]
maxSum = max_subarray_sum(nums)
print(maxSum)  # 输出 6

总结

"资质 | 门 CS 1998 | 第 61 题" 主题介绍了一个常见的问题，即找到具有最大和的连续子数组。通过使用动态规划的思想，我们可以高效地解决这个问题。代码示例演示了如何实现和使用 max_subarray_sum 函数来计算最大和。希望通过本文的介绍，能够帮助程序员更好地理解和解决这个问题。