53. Maximum Subarray Easy

这是一道关于动态规划的简单题，求和最大的子串。我们使用一维数组sun[i]来表示，以i结尾的子串的和最大值，当i=0时，sum[0]肯定是nums[0]，当i大于0时，状态转移方程为：sum[i] = sum[i - 1] > 0? sum[i - 1] + nums[i]: nums[i]; 解释：以i结尾的最大子串和，看前一个子串和是正还是负，如果是正，无论第i个数是正还是负，都要加上前面的子串的和，这样才是最大和（因为加正数肯定值变大），如果前一个子串和是负，sun[i]就是nums[i]这个数。

class Solution {public:    int maxSubArray(vector<int>& nums) {        int sum[nums.size()];        int max;        for (int i = 0; i < nums.size(); ++i)        {        if(i == 0){sum[i] = nums[i]; max = sum[i];}        else {        sum[i] = sum[i - 1] > 0 ? sum[i - 1] + nums[i]: nums[i];        if(sum[i] > max) max = sum[i];        }        }        return max;    }};