python实现动态规划求解给定矩阵的和最大的子数组（矩阵中数字正负均存在）

    本篇博文比较简单没有太多实际意义，只是为了练习一下，动态规划我并不熟悉，也是刚处于学习的阶段，这一篇博文是对上一篇博文的java代码转换成python，练习使用。

问题：

   给定一个指定的矩阵，维数小于1000，在矩阵的所有子数组中寻找具有最大和的子数组求和输出

思路：

    典型的动态规划问题

下面是具体的实现：

#!usr/bin/env python#encoding:utf-8'''__Author__:沂水寒城功能：python动态规划求解矩阵中子列表最大和'''def main_func():    '''    '''    rows=int(raw_input())    cols=int(raw_input())    matrix=[]    num_list=[]    for i in range(rows):        matrix.append(['*']*cols)    for i in range(rows):        for j in range(cols):            matrix[i][j]=int(raw_input())        num_list+=matrix[i]    dp=['*']*(rows*cols)    dp[0]=num_list[0]    for i in range(1,rows*cols):        dp[i]=max(dp[i-1]+num_list[i],dp[i-1])    print dp    print 'matrix中子数组最大和为：', dp[-1]if __name__ == '__main__':    main_func()

结果如下：