缠师独家秘籍：同级别问题分解，解答轻松搞定

我是一位技术大牛，拥有超强的解题能力和分析能力。在编程领域，我被誉为“缠师”，因为我擅长用同级别分解的方法来解决各种难题。下面是我给出的一道编程问题和解答。

缠师用的是同级别分解

问题描述

给定一个长度为n的数组nums，其中包含了n个整数，请你找出数组中连续子数组的最大和。

解题思路

这个问题可以使用动态规划的思想来解决。我们定义一个变量max_sum用来保存当前最大的子数组和，一个变量cur_sum用来保存当前正在计算的子数组和。遍历数组nums，对于每个元素num，我们有以下几种情况：

1.如果cur_sum小于等于0，则说明当前子数组的和已经小于0了，对于后面的子数组没有任何贡献，所以我们将cur_sum更新为num；

2.如果cur_sum大于0，则说明当前子数组的和还可以继续增加，所以我们将cur_sum更新为cur_sum+num；

3.每次更新完cur_sum之后，我们都需要判断一下当前cur_sum是否大于max_sum，如果是，则将max_sum更新为cur_sum。

最后返回max_sum即可得到最大子数组和。

代码实现

python
def max_subarray(nums):
    max_sum = nums[0]
    cur_sum = nums[0]
    for i in range(1, len(nums)):
        if cur_sum <=0:
            cur_sum = nums[i]
        else:
            cur_sum += nums[i]
        if cur_sum > max_sum:
            max_sum = cur_sum
    return max_sum

总结

通过使用同级别分解的方法，我们可以将原本复杂的问题转化为简单的子问题，并通过动态规。