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输入一个长度为n的整型数组array，数组中的一个或连续多个整数组成一个子数组，找到一个具有最大和的连续子数组。

　　1.子数组是连续的，比如[1,3,5,7,9]的子数组有[1,3]，[3,5,7]等等，但是[1,3,7]不是子数组

　　2.如果存在多个最大和的连续子数组，那么返回其中长度最长的，该题数据保证这个最长的只存在一个

　　3.该题定义的子数组的最小长度为1，不存在为空的子数组，即不存在[]是某个数组的子数组

　　4.返回的数组不计入空间复杂度计算

　　方法 动态规划

　　算法实现

既然是连续子数组，如果我们拿到了当前的和，对于后面一个即将加入的元素，如果加上他这一串会变得更大，我们肯定会加上它，

　　如果它自己会比加上前面这一串更大，说明从它自己开始连续子数组的和可能会更大。

　　具体做法：

　　 step 1：创建动态规划辅助数组，记录到下标i为止的最大连续子数组和，下标为0的时候，肯定等于原数组下标为0的元素。

　　 step 2：准备左右区间双指针记录每次连续子数组的首尾，再准备两个双指针记录最大和且区间最长的连续子数组的首尾。

　　 step 3：遍历数组，对于每个元素用上述状态转移公式记录其dp值，更新区间首尾（如果需要）。

　　 step 4：出现一个最大值。且区间长度更大的时候，更新记录最长区间的双指针。

　　 step 5：根据记录的最长子数组的位置取数组。

package mid.JZ85连续子数组的最大和2;

　　import java.util.*;

　　
dp[i] = Math.max(dp[i - 1] + array[i], array[i]);

　　 if (dp[i - 1] + array[i] array[i]) {

　　 //如果左边加起来还没有这个值大，那么重新定义left为这个值

　　 left = right;

　　 if (dp[i] max dp[i] == max (right - left + 1) (resr - resl + 1)) {

　　 max = dp[i];

　　 resl = left;

　　 resr = right;

　　 int[] res = new int[resr - resl + 1];

　　 for (int i = resl; i = resr; i++) {

　　 res[i - resl] = array[i];

　　 return res;

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