题目链接：leetcode最大子数组和
目录
题目解析：
算法原理
1.状态表示
2.状态转移方程
3.初始化
4.填表顺序
5.返回值
编写代码
题目解析：
题目让我们找出一个具有最大和的连续子数组，返回其最大和。
算法原理:
1.状态表示
先创建一个dp表
首先先思考dp表里面的值所表示的含义（是什么？）
dp[i]表示在i位置连续子数组和的最大值
这种状态表示怎么来的？
1.经验+题目要求
经验：以i位置为结尾
题目要求返回其最大和；
2.状态转移方程
dp[i]等于什么？
用之前或者之后的状态，推导出dp[i][j]的值；
根据最近的最近的一步，来划分问题
这里我们分两种情况讨论：
情况一：当连续子数组的长度==1
那么此时dp[i]就应该等于该位置的值，即num[i];
所以得：dp[i]=num[i];
情况一：当连续子数组的长度>1
此时我们应该用i-1位置的最大和再加上i位置的值（num[i]），
而“i-1位置的最大和”就是dp[i-1]
所以得dp[i]=dp[i-1]+num[i]
综上：
题目需要最大值，所以要取这两者的最大值：
即：dp[i]=max(num[i],dp[i-1]+num[i])
3.初始化
(保证填表的时候不越界)
根据状态转移方程，我们需要初始化dp[i-1]
这里我们采用创建虚拟节点的方式：
为了不让dp[0]影响后续的值，
所以dp[0]=0;
4.填表顺序
（为了填写当前状态的时候，所需要的状态已经计算过了）
这里所需要的状态是：i-1
所以从左到右
5.返回值
（根据题目要求和状态表示）
综上分析：
返回值为：和最大值
编写代码:
class Solution {
public:
int maxSubArray(vector<int>& nums) {
//1.创建dp表
//2.初始化
//3.填表
//4.返回结果
int n=nums.size();
vector<int> dp(n+1);
int ret=INT_MIN;
for(int i=1;i<n+1;i++)
{
dp[i]=max(dp[i-1]+nums[i-1],nums[i-1]);
ret=max(ret,dp[i]);
}
return ret;
}
};
