前言 ????原题样例：最大连续 1 的个数 ????C#方法：一次遍历 ????Java 方法：一次遍历 ????总结 ????前言 ???? 算法题 ???? ???? 每天打卡一道算法
Dynamic Programming is a method for solving a complex problem by breaking it down into a collection of simpler subproblems, solving each of those subproblems just once, and storing their solutions.
在计算机科学中，分治策略是非常重要的算法思想， 字面上的意思就是把一个复杂问题分解成2个或者多个相同或者相似的子问题，再将子问题分解成更小的子问题；直到最后的子问题可以简单地直接求解，再将子问题的结果合并得到原问题的结果。
在计算机科学中,分治策略是非常重要的算法思想. 字面上的意思就是把一个复杂问题分解成2个或者多个相同或者相似的子问题. 再子问题的分解成更小的子问题; 直到最后的子问题可以简单的直接求解. 再将子问题的结果合并得到原问题的结果;
动态规划的基本思想 动态规划的基本思想在于发现和定义问题中的子问题，这里子问题可也以叫做状态；以及一个子问题到下一个子问题之间 是如何转化的 也就是状态转移方程 因此我们遇到一个问题的时候 应该想一想这个问题是否能用某种方式表示成一个小问题，并且小问题具有最优子结构 最优子结构：问题的最优解由相关子问题的最优解组合而成，这些子问题可以独立求解 关于最优子结构 我们来看2个示例 1、求无权有向图中q-t的最短路径 如果q-t间的最短路径经过了点w 那么我们可以证明 q-w w-t也均是最短路径 所以无
算法的重要性，我就不多说了吧，想去大厂，就必须要经过基础知识和业务逻辑面试+算法面试。所以，为了提高大家的算法能力，这个公众号后续每天带大家做一道算法题，题目就从LeetCode上面选 ！
最大连续子数列和一道很经典的算法问题，给定一个数列，其中可能有正数也可能有负数，我们的任务是找出其中连续的一个子数列（不允许空序列），使它们的和尽可能大。我们一起用多种方式，逐步优化解决这个问题。
在此前的文章中已经给出了 Power BI 使用 DAX 求最大连续元素数的方法。
分治算法很有哲学蕴味：老祖宗所言 合久必分，分久必合，分开地目的是为了更好的合并。分治算法的求解流程：分解问题：将一个需要解决的、看起很复杂 原始问题 分拆成很多独立的**子问题**，子问题与原始问题有相似性。求解子问题：子问题除了与原始问题具有相似性，也具有独立性，即所有子问题都可以独立求解。合并子问题： 合并每一个子问题的求解结果最终可以得到原始问题的解。
Given a sequence a[1],a[2],a[3]......a[n], your job is to calculate the max sum of a sub-sequence. For example, given (6,-1,5,4,-7), the max sum in this sequence is 6 + (-1) + 5 + 4 = 14.
题目地址：https://leetcode-cn.com/problems/maximum-subarray/
题外话：这是前几年写的一篇文章，在知乎专栏和慕课网发表过，现在搬到自己的公众号来，作为算法专栏的第一篇文章～
给你一个整数数组 nums ，请你找出一个具有最大和的连续子数组（子数组最少包含一个元素），返回其最大和。子数组 是数组中的一个连续部分。
买卖股票的最佳时机 II 1.题目描述 给定一个数组，它的第 i 个元素是一支给定股票第 i 天的价格。 设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。你可以尽可能地完成更多的交易（多次买卖一支股票）。 注意：你不能同时参与多笔交易（你必须在再次购买前出售掉之前的股票）。 示例 1: 输入: [7,1,5,3,6,4] 输出: 7 解释: 在第 2 天（股票价格 = 1）的时候买入，在第 3 天（股票价格 = 5）的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 5-1 = 4 。 随后，在第 4 天（
暴力求解也是容易理解的做法，简单来说，我们只要用两层循环枚举起点和终点，这样就尝试了所有的子序列，然后计算每个子序列的和，然后找到其中最大的即可，C语言代码如下：
给你一个整数数组 nums ，请你找出一个具有最大和的连续子数组（子数组最少包含一个元素），返回其最大和。
在 2022 年 12 月的更新中，Power BI 正式推出了 DAX 窗口函数。
好家伙，平时也不推文了，写了技术类文章都不闻不问，写点心理活动都看的起劲。讲真，我通宵加完班那天，做了个实现弹幕的梦，我的天，没把我累屎，最近的研究一下这个
给定一个数组，它的第 i 个元素是一支给定股票第 i 天的价格。 如果你最多只允许完成一笔交易（即买入和卖出一支股票），设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。 注意你不能在买入股票前卖出股票。
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3. 无重复字符的最长子串 给定一个字符串 s ，请你找出其中不含有重复字符的最长子串的长度。
本文将带你完成一次 PowerBI DAX 的神奇之旅，如果您是 DAX 的熟练选手，可以试试以下题目。
输入: [1,1,0,1,1,1] 输出: 3 解释: 开头的两位和最后的三位都是连续 1，所以最大连续 1 的个数是 3. 注意：
https://leetcode-cn.com/problems/maximum-subarray/
https://blog.csdn.net/bitcarmanlee/article/details/51526010
这段时间我会把蓝桥杯官网上的所有非VIP题目都发布一遍，让大家方便去搜索，所有题目都会有几种语言的写法，帮助大家提供一个思路，当然，思路只是思路，千万别只看着答案就认为会了啊，这个方法基本上很难让你成长，成长是在思考的过程中找寻到自己的那个解题思路，并且首先肯定要依靠于题海战术来让自己的解题思维进行一定量的训练，如果没有这个量变到质变的过程你会发现对于相对需要思考的题目你解决的速度就会非常慢，这个思维过程甚至没有纸笔的绘制你根本无法在大脑中勾勒出来，所以我们前期学习的时候是学习别人的思路通过自己的方式转换思维变成自己的模式，说着听绕口，但是就是靠量来堆叠思维方式，刷题方案自主定义的话肯定就是从非常简单的开始，稍微对数据结构有一定的理解，暴力、二分法等等，一步步的成长，数据结构很多，一般也就几种啊，线性表、树、图、再就是其它了。顺序表与链表也就是线性表，当然栈，队列还有串都是属于线性表的，这个我就不在这里一一细分了，相对来说都要慢慢来一个个搞定的。蓝桥杯中对于大专来说相对是比较友好的，例如三分枚举、离散化，图，复杂数据结构还有统计都是不考的，我们找简单题刷个一两百，然后再进行中等题目的训练，当我们掌握深度搜索与广度搜索后再往动态规划上靠一靠，慢慢的就会掌握各种规律，有了规律就能大胆的长一些难度比较高的题目了，再次说明，刷题一定要循序渐进，千万别想着直接就能解决难题，那只是对自己进行劝退处理。加油，平常心，一步步前进。
输入n个整数，找出其中最小的K个数。例如输入4,5,1,6,2,7,3,8这8个数字，则最小的4个数字是1,2,3,4,。
Haproxy是目前比较流行的一种群集调度工具，同类群集调度工具有很多，如LVS和Nginx。相比较而言，LVS性能最好，但是搭建相对复杂，Nginx的upstream模块支持群集功能，但是相对群集节点健康检查功能不强，性能没有Haproxy好，更多的是应用在企业内网环境中。
今天测试组开完会后,他又发话了:在古老的一维模式识别中,常常需要计算连续子向量的最大和,当向量全为正数的时候,问题很好解决。
该题是在一个整数数组中找到一个和最大的连续子数组，并返回和值。那么如何找到一个和最大的连续子数组呢？我们知道，这肯定需要遍历数组才行；好，那我们就开始遍历数组。首先，我们初始化最大和 sum 和当前和 currSum，对于 currSum，如果它小于0，我们就将数组中下一值赋给它；否则就将数组中下一值与其相加。然后，我们取当前 sum 和 currSum 的最大值即可。
本文作者系Scott（中文名陈晓辉），现任大连华信资深分析师 ，ORACLE数据库专家，曾就职于甲骨文中国。个人主页：segmentfault.com/u/db_perf ，经其本人授权发布。
给定一个二进制数组 nums 和一个整数 k，如果可以翻转最多 k 个 0 ，则返回 数组中连续 1 的最大个数 。
Given a binary array, find the maximum number of consecutive 1s in this array.
滑动窗口类题目基本上技巧在于维护一个滑动窗口，移动窗口的左右指针，使得窗口满足一定条件，关键在于如何处理窗口满足条件的地方，使得算法更高效。
多少次你看到别人的的伪代码排版如此完美而惊艳，心中不免好奇，怎么设计的？今天，和大家一起学习一款流行的排版利器：CTeX
小红拿到了一个数组，她希望进行最多一次操作：将一个元素修改为x。小红想知道，最终的连续子数组最大和最大是多少？
1. 题目 485. 最大连续1的个数 2. 描述 给定一个二进制数组， 计算其中最大连续1的个数。 示例 1: 输入: [1,1,0,1,1,1] 输出: 3 解释: 开头的两位和最后的三位都是连续1，所以最大连续1的个数是 3. 注意： 输入的数组只包含 0 和1。 输入数组的长度是正整数，且不超过 10,000。 3. 实现方法 3.1 方法 1 3.1.1 思路 暴力遍历，详情见实现，主要进行遍历操作，时间复杂度为
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