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 <= 10^5
-10^4 <= nums[i] <= 10^4

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。

暴力解法：超时 O ( n 2 ) O(n^2) O(n2)

class Solution {// 暴力解法：超时 O(n^2)public int maxSubArray(int[] nums) {int res = Integer.MIN_VALUE;for (int i = 0; i < nums.length; i++) { // 设置起始位置int cnt = 0;for (int j = i; j < nums.length; j++) { // 每次从起始位置i开始遍历寻找最大值cnt += nums[j];res = Math.max(cnt, res);}}return res;}
}

贪心： O ( n ) O(n) O(n)
局部最优：当前“连续和”为负数的时候立刻放弃，从下一个元素重新计算“连续和”，因为负数加上下一个元素 “连续和”只会越来越小。
全局最优：选取最大“连续和”

class Solution {// 贪心：O(n)// 局部最优：当前“连续和”为负数的时候立刻放弃，从下一个元素重新计算“连续和”，因为负数加上下一个元素 “连续和”只会越来越小。// 全局最优：选取最大“连续和”public int maxSubArray(int[] nums) {int cnt = 0, res = Integer.MIN_VALUE;for (int x : nums) {cnt += x;if (cnt > res) res = cnt;  // 取区间累计的最大值（相当于不断确定最大子序终止位置）if (cnt < 0) cnt = 0;    // 相当于重置最大子序起始位置，因为遇到负数一定是拉低总和}return res;}
}

动态规划 O ( n ) O(n) O(n)

class Solution {// 动态规划 O(n)public int maxSubArray(int[] nums) {int[] f = new int[nums.length]; // f[i]表示包括i之前的最大连续子序列和f[0] = nums[0];int res = f[0];for (int i = 1; i < nums.length; i++) {f[i] = Math.max(f[i - 1] + nums[i], nums[i]);if (f[i] > res) res = f[i]; // res保存f[i]的最大值}return res;}
}

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