国际空间研究组织 | ISRO CS 2020 | 问题 51

简介

国际空间研究组织（ISRO）是印度的主要航天机构，负责印度的空间研究和开发活动。ISRO CS 2020 是 ISRO 在 2020 年举办的计算机科学考试，以评估计算机科学领域的专业人员的技能和知识。

问题 51 是 ISRO CS 2020 考试的其中一个问题，我们将在下面的示例中提供详细解答。

问题描述

假设有一个长度为 n 的数组 arr[]，其中 arr[i] 表示一个从 i 到 n 的连续高度序列。现在，我们想要找到所有可能的连续子序列中的最大值。请编写一个函数 max_subarray_sum(arr, n)，它接受一个整数数组和数组的长度作为输入，并返回最大子序列的和。

输入描述

• arr：一个整数数组
• n：数组的长度

输出描述

一个整数，表示最大子序列的和

示例

输入：arr = [1, -2, 3, -1, 2], n = 5

输出：4

解释

最大子序列为 [3, -1, 2]，其和为 4。

解决方案

以下是使用动态规划算法来解决此问题的示例代码：

def max_subarray_sum(arr, n):
    max_sum = arr[0]
    current_sum = arr[0]
    for i in range(1, n):
        current_sum = max(arr[i], current_sum + arr[i])
        max_sum = max(max_sum, current_sum)
    return max_sum

此函数使用两个变量 max_sum 和 current_sum 来跟踪最大子序列的和。它通过迭代数组中的每个元素，并在每个步骤中更新这两个变量，以获取最大的子序列和。

代码参考链接：GitHub Gist

你可以将以上的代码片段插入到你的程序中，并传递一个整数数组和数组的长度作为参数来调用 max_subarray_sum(arr, n) 函数，以获得最大子序列的和。

希望以上信息对你有所帮助！若有其他问题，请随时告知。