顺序遍历，动态规划（单变量空间压缩），2 种思想，归于 1 种解法，求解《1800. 最大升序子数组和》
例题
1800. 最大升序子数组和
给你一个正整数组成的数组 nums ，返回 nums 中一个 升序 子数组的最大可能元素和。
子数组是数组中的一个连续数字序列。
已知子数组 [numsl, numsl+1, ..., numsr-1, numsr] ，若对所有 i（l <= i < r），numsi < numsi+1 都成立，则称这一子数组为 升序 子数组。注意，大小为 1 的子数组也视作 升序 子数组。
示例 1：
输入：nums = [10,20,30,5,10,50]
输出：65
解释：[5,10,50] 是元素和最大的升序子数组，最大元素和为 65 。
示例 2：
输入：nums = [10,20,30,40,50]
输出：150
解释：[10,20,30,40,50] 是元素和最大的升序子数组，最大元素和为 150 。
示例 3：
输入：nums = [12,17,15,13,10,11,12]
输出：33
解释：[10,11,12] 是元素和最大的升序子数组，最大元素和为 33 。
示例 4：
输入：nums = [100,10,1]
输出：100
提示：
1 <= nums.length <= 100
1 <= nums[i] <= 100
思路
动态规划思想
nums[i] > nums[i - 1] 时，dp[i] = dp[i - 1] + nums[i]
反之, dp[i] = nums[i]
dp[i] 只与 dp[i - 1] 有关，用单变量空间压缩
顺序遍历思想
记录严格单调递增区间的最大值，用最大值更新结果
答案
顺序遍历 · 动态规划（单变量空间压缩）
var maxAscendingSum = function(nums) {
const n = nums.length
let r = t = nums[0]
for (let i = 1; i < n; i++) {
if (nums[i] > nums[i - 1]) r = Math.max(r, t += nums[i])
else t = nums[i]
}
return r
};function maxAscendingSum(nums: number[]): number {
const n = nums.length
let r = nums[0], t = nums[0]
for (let i = 1; i < n; i++) {
if (nums[i] > nums[i - 1]) r = Math.max(r, t += nums[i])
else t = nums[i]
}
return r
};class Solution {
function maxAscendingSum($nums) {
$n = count($nums);
$r = $t = $nums[0];
for ($i = 1; $i < $n; $i++) {
if ($nums[$i] > $nums[$i - 1]) $r = max($r, $t += $nums[$i]);
else $t = $nums[$i];
}
return $r;
}
}func maxAscendingSum(nums []int) int {
n, r, t := len(nums), nums[0], nums[0]
for i := 1; i < n; i++ {
if nums[i] > nums[i - 1] {
t += nums[i]
if t > r {
r = t
}
} else {
t = nums[i]
}
}
return r
}class Solution {
public int maxAscendingSum(int[] nums) {
int n = nums.length, r = nums[0], t = nums[0];
for (int i = 1; i < n; i++) {
if (nums[i] > nums[i - 1]) r = Math.max(r, t += nums[i]);
else t = nums[i];
}
return r;
}
}public class Solution {
public int MaxAscendingSum(int[] nums) {
int n = nums.Length, r = nums[0], t = nums[0];
for (int i = 1; i < n; i++) {
if (nums[i] > nums[i - 1]) r = Math.Max(r, t += nums[i]);
else t = nums[i];
}
return r;
}
}#define MAX(a, b) (a > b ? a : b)
int maxAscendingSum(int* nums, int numsSize){
int r = nums[0], t = nums[0];
for (int i = 1; i < numsSize; i++) {
if (nums[i] > nums[i - 1]) {
t += nums[i];
r = MAX(r, t);
} else t = nums[i];
}
return r;
}class Solution {
public:
int maxAscendingSum(vector<int>& nums) {
int n = nums.size(), r = nums[0], t = nums[0];
for (int i = 1; i < n; i++) {
if (nums[i] > nums[i - 1]) r = max(r, t += nums[i]);
else t = nums[i];
}
return r;
}
};class Solution:
def maxAscendingSum(self, nums: List[int]) -> int:
n, r, t = len(nums), nums[0], nums[0]
for i in range(1, n):
if nums[i] > nums[i - 1]:
t += nums[i]
r = max(r, t)
else: t = nums[i]
return r