声明：
今天是第11道题。给定一个整数数组 nums ，找到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。以下所有代码经过楼主验证都能在LeetCode上执行成功，代码也是借鉴别人的，在文末会附上参考的博客链接，如果侵犯了博主的相关权益，请联系我删除
（手动比心ღ( ´･ᴗ･` )）
啊啊啊啊这篇博文整整写了1个上午啊，保持专注的话1个半小时应该就够，慢慢来吧~~~~~~
正文
题目：给定一个整数数组 nums ，找到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。
示例:
输入: [-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。
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。
解法1。遍历整个数组，数之和用sum记录，最大和用max记录，初始值分别为0，nums[0]。如果sum累加当前元素>=0，则选择累加（此元素小于0的话，max就不更新，所以max能保证无论sum怎么加，max都记录的是sum历史最大值），如果sum累加当前元素<0，则令sum置0，同时比较当前元素和max大小来选择是否更新max
class Solution:
def maxSubArray(self, nums):
"""
:type nums: List[int]
:rtype: int
"""
# V 1.0，能提交
sum = 0
max = nums[0]
for num in nums:
if sum + num >= 0:
sum += num
if sum > max:
max = sum
else:
sum = 0
if num > max: # 这一步并不是多余的，试想如果nums全负的话，这里可以用max获取到数组的最大值
max = num
return max解法2。比解法1更耗费时间，穷举了所有可能性并存储起来，能运行正确，但提交超时，基本思路就是2个循环嵌套，每轮把所有加和情况放到数组sums中，计算出1个最大值，下一轮出现更大的就更新。
class Solution:
def maxSubArray(self, nums):
i = 0
result = nums[0]
len_nums = len(nums)
# 用2个循环嵌套，穷举所有加和可能性放在sums里，每一个外层循环中比较出当次的最大值存到result，下一轮如果存在更大的和就更新result，但是非常耗时
while i < len_nums:
temp = 0
sums = []
for j in range(i,len_nums):
temp += nums[j]
sums.append(temp)
if result < max(sums):
result = max(sums)
i += 1
return result解法3。 分而治之思想。把输入数组分为左、右两边，最长子序列有3种情况，1-在左边，2-在右边，3-左右通过中间元素相连，1和2的实现通过递归调用divide函数求取所有可能情况的最大值，3通过从中间元素的两边开始计算和，把最大值记录在*_border_max中。具体实现如下
class Solution:
def divide(self,nums,left,right):
if left < right:
return -2147483647
mid = int((left+right)/2)
# 情况3-从中间往左一位开始求左边的最大值，考虑和中间元素相连
sum = 0
left_border_max = 0
for i in range(mid-1,left-1,-1):
sum += nums[i]
left_border_max = max(left_border_max, sum)
# 情况3-从中间往右一位开始求右边的最大值，考虑和中间元素相连
sum = 0
right_border_max = 0
for i in range(mid+1,right+1):
sum += nums[i]
right_border_max = max(right_border_max, sum)
# 情况1、2-求左、右两边的最大值，不考虑和中间元素相连
left_max = self.divide(nums,left,mid-1)
right_max = self.divide(nums,mid+1,right)
# 返回3种情况的最大值
return max(left_border_max+nums[mid]+right_border_max,max(left_max,right_max))
def maxSubArray(self, nums):
# 调用求最长子序列的函数
return self.divide(nums,0,len(nums)-1)结尾
解法1：https://blog.csdn.net/u012860582/article/details/80483102
解法2：https://blog.csdn.net/qq_34364995/article/details/80284270