题解 | #连续子数组的最大和#

思路：动态规划求解，将问题变成数个易求解的子问题，再将子问题放到全局比较。

子问题：以数组中序号为i的数作为连续子数组的最后一个数时，得到的最大和dp[i]。 只需要考虑相比于i-1的情况的变化。如果dp[i-1]是负数，反而会让和变小，不如不加；dp[i-1]是正数则加上array[i]。无论如何，array[i]是肯定要的。

初始值：dp[0] = array[0]

状态转移方程：dp[i] = max(dp[i-1]+array[i],array[i])

知道每种子问题的解之后，放到全局比较，同样是选出最大的。这里用res临时存储，遇到更大的就更新。

```function FindGreatestSumOfSubArray(array)
{
    let temp = 0
    let res = array[0]
    for(let i = 0;i<array.length;i++){
        temp = Math.max(array[i],array[i]+temp)
        res = Math.max(temp,res)
    }
    return res
}
module.exports = {
    FindGreatestSumOfSubArray : FindGreatestSumOfSubArray
};