力扣53-最大子数组和问题-python

新手小白，请多指教，发文章也是为了留档

题目描述：

给你一个整数数组 nums ，请你找出一个具有最大和的连续子数组（子数组最少包含一个元素），返回其最大和。子数组 是数组中的一个连续部分

思路：用动态规划的方法，依次求出经过某一个数的最大值。假设我们输入的是[1，-2，3，4]，

我们用dp[i]表示以nums[i]结尾的连续子数组的最大值

当i=0时，nums[0]=1，dp[0]=1

当i=1，nums[1]=-2，如果用nums[0]+nums[1]=-1，则最大值就是-1,dp[1]=-1

当i=2，nums[2]=3,此时如果加上第二步就会使总数变小，因为第二步的值<0,那我们就舍弃，也就是说到了第三步时，只取本身这个值时是最大的,dp[2]=3,

当i=3，nums[3]=4,由于第三步的值>0,所以我们加上,dp[3]=3+4=7

综上，我们每一步，取的都是最大值，可以发现，

当dp[i-1]<0,dp[i]=nums[i],

当dp[i-1]>0,dp[i]=dp[i-1]+nums[i]

这也就是我们的递归式。下面就是我的代码啦，如果直接用会在力扣上跑不出来，需要删改一下

nums = input()
nums = nums.split(",")
nums = [int(nums[i]) for i in range(len(nums))]  # 将nums里面的数据转换成整形
dp = [0 for i in range(len(nums))]  
dp[0] = nums[0]
if len(nums) == 0:
    print(0)
for i in range(1,len(nums)):
    if dp[i-1] >= 0:
        dp[i] = dp[i-1]+nums[i]
    else:
        dp[i] = nums[i]
print(max(dp))

当然 if那块可以优化，用一个dp[i]=max(dp[i-1]+nums[i],nums[i]）也行，我就不多说啦