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要求一個數組的連續子數組的最大和，可以使用動態規劃的方法。

假設數組為 nums，定義一個變量 sum 來表示當前連續子數組的和，初始化為 0。再定義一個變量 maxSum 來表示最大和，初始化為數組中第一個元素。

然后遍歷數組，對于數組中的每一個元素 num：

1. 如果 sum 大于等于 0，說明前面的連續子數組的和對后面的子數組的和是有貢獻的，因此將 num 加到 sum 中，并更新 maxSum 的值。
2. 如果 sum 小于 0，說明前面的連續子數組的和對后面的子數組的和沒有貢獻，因此將 sum 更新為 num。
3. 比較 sum 和 maxSum 的值，將較大的值賦給 maxSum。

最后，返回 maxSum 即為連續子數組的最大和。

以下是 Java 代碼實現：

public int maxSubArray(int[] nums) {int sum = 0;
    int maxSum = nums[0];
    
    for (int num : nums) {if (sum >= 0) {sum += num;} else {sum = num;}
        
        maxSum = Math.max(maxSum, sum);
    }
    
    return maxSum;
}

使用該方法，可以在時間復雜度為 O(n) 的情況下求得連續子數組的最大和。

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