題目：給定一個數組，其中元素可正可負，求其中最大連續子序列的和。

這題是一道非常經典的面試題，會經常出現在各種面試中，具體有好幾種不同時間複雜度的解法，那麼最好的方法是用動態規劃方法來求解。

第一種：時間複雜度為O(n^3)

暴力法求解。三層迴圈，從起點和終點開始，第一層迴圈確定起點，第二層迴圈確定終點，第三層迴圈在起點和終點之間遍歷。

public static int maxSubArray(int[] nums)
    {
        int thisSum,maxSum = Integer.MIN_VALUE,i,j,k;
        int length = nums.length;
        for(i = 0; i < length; i++)
        {
            for(j = i; j < length; j++)
            {
                thisSum = 0;
                for(k = i; k <= j; k++)
                {
                    thisSum += nums[k];
                }
                if(thisSum > maxSum)
                    maxSum = thisSum;
            }
        }
        return maxSum;
    }
 

這是最糟糕的做法，時間複雜度最高，不好，直接捨棄。

第二種做法：時間複雜度為O(n)

只需要過一遍陣列即可，但是需要深入理解這個陣列的本質特徵，即動態規劃的方法。首先設定兩個變數，thisSum和maxSum。其中thisSum表示走到當前位置元素的和；maxSum表示走到當前位置下的連續子序列的最大和。注意，如果thisSum為負，則直接將其置為0；如果thisSum大於maxSum，則將maxSum置為thisSum的值。

public static int maxSubArray(int[] nums)
    {
        int length = nums.length;
        if(length <= 0)
            return 0;
        int CurSum = 0;
        int max = Integer.MIN_VALUE;
        for(int i = 0; i < length; i++)
        {
            if(CurSum <= 0)     //噹噹前的和小於等於0，那麼就給其置為當前元素的值
                CurSum = nums[i];
            else
                CurSum += nums[i];
            if(CurSum > max)
                max = CurSum;
        }
        return max;
    }