标签：maxnum nums int sum 53 力扣 数组 复杂度

1、双循环（超时）

时间复杂度：O（n^2）：n为数组元素个数

空间复杂度：O（1）

 1 int maxSubArray(vector<int>& nums) {
 2        int maxnum=nums[0];
 3        int sum=0;
 4        for(int i=0;i<nums.size();i++){
 5            sum=0;
 6            for(int j=i;j<nums.size();j++){
 7                sum+=nums[j];
 8                if(maxnum<sum)
 9                maxnum=sum;
10            }
11        }
12        return maxnum;
13     }

2、动态规划（84ms,70;66.2MB,38%）

时间复杂度：O（n）：n为数组元素个数

空间复杂度：O（1）

 1 int maxSubArray(vector<int>& nums) {
 2        int maxnum=nums[0];
 3        int sum=0;
 4        //注意这题只是为了得出最大和
 5        for(auto x:nums){
 6            //若目前的数值和小于最新的x则将sum更新为最新的x
 7            sum=sum+x>x? sum+x:x;
 8            maxnum=maxnum>sum? maxnum:sum;
 9        }
10        return maxnum;
11     }

3、贪心（92ms,49%;66.2MB,25%）

时间复杂度：O（n）：n为数组元素个数

空间复杂度：O（1）

 1 int maxSubArray(vector<int>& nums) {
 2       int maxnum=nums[0];
 3       int sum=0;
 4       //即使数组全为负数，也会在sum归0前得出一个最大的赋值到maxnum中
 5       for(auto x:nums){
 6           sum+=x;
 7           maxnum=maxnum>sum? maxnum:sum;
 8           if(sum<0)
 9           sum=0;
10       }
11       return maxnum;
12     }

4、分治法（看懂了，写不出）

标签：maxnum,nums,int,sum,53,力扣,数组,复杂度
来源： https://www.cnblogs.com/Wow-A/p/15695641.html

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