軟工4/10號作業-C語言最大連續子陣列和問題工作總結

這此的問題涉及到解決最大連續子陣列和的經典演算法問題，通常可以透過動態規劃演算法來解決。下面工作內容的總結，包括可能遇到的問題、解決辦法和心得：
問題總結：
給定一個整數陣列，要求找出其中連續子陣列的和最大值。
可能遇到的問題：
如何確定子陣列的起始位置和結束位置？
如何處理當所有整數都為負數時的情況？
如何最佳化演算法以提高效率？
解決辦法：
使用動態規劃演算法，定義一個陣列dp[]，其中dp[i]表示以第i個元素結尾的子陣列的最大和。
狀態轉移方程為dp[i] = max(dp[i-1] + nums[i], nums[i])，即要麼將當前元素加入之前的子陣列，要麼以當前元素作為新的子陣列起點。
最終的最大子段和即為max(dp[0], dp[1], ..., dp[n-1])。
當所有整數都為負數時，可以新增一個變數max_sum來記錄陣列中的最大值，如果所有元素都為負數，則最大子段和即為max_sum。
可以在遍歷陣列時實時更新最大子段和，而不必使用額外的陣列來儲存中間結果，以節省空間。
心得：
動態規劃演算法是解決最大連續子陣列和問題的常用方法，理解好狀態轉移方程和邊界條件是解決問題的關鍵。
在處理邊界條件時要考慮全面，確保演算法的正確性。
透過合理的最佳化可以提高演算法的效率，減少不必要的空間複雜度。