feat: update solutions to leetcode problem: No.0053

Author: yanglbme

lcof/面试题42. 连续子数组的最大和/README.md

@@ -19,32 +19,38 @@
 - `1 <= arr.length <= 10^5`
 - `-100 <= arr[i] <= 100`
 
+<p>注意：本题与主站 53 题相同：<a href="https://leetcode-cn.com/problems/maximum-subarray/">https://leetcode-cn.com/problems/maximum-subarray/</a></p>
+
 ## 解法
 
+设 dp[i] 表示 `[0..i]` 中，以 `nums[i]` 结尾的最大子数组和，状态转移方程 `dp[i] = nums[i] + max(dp[i - 1], 0)`。
+
+由于 `dp[i]` 只与子问题 `dp[i-1]` 有关，故可以用一个变量 f 来表示。
+
 <!-- tabs:start -->
 
 ### **Python3**
 
 ```python
 class Solution:
     def maxSubArray(self, nums: List[int]) -> int:
-        res = t = nums[0]
-        for i in range(1, len(nums)):
-            t = nums[i] + (0 if t < 0 else t)
-            res = max(res, t)
+        n = len(nums)
+        res = f = nums[0]
+        for i in range(1, n):
+            f = nums[i] + max(f, 0)
+            res = max(res, f)
         return res
-
 ```
 
 ### **Java**
 
 ```java
 class Solution {
     public int maxSubArray(int[] nums) {
-        int res = nums[0], t = nums[0];
+        int res = nums[0], f = nums[0];
         for (int i = 1, n = nums.length; i < n; ++i) {
-            t = nums[i] + (t < 0 ? 0 : t);
-            res = Math.max(res, t);
+            f = nums[i] + Math.max(f, 0);
+            res = Math.max(res, f);
         }
         return res;
     }

lcof/面试题42. 连续子数组的最大和/Solution.java

@@ -1,9 +1,9 @@
 class Solution {
     public int maxSubArray(int[] nums) {
-        int res = nums[0], t = nums[0];
+        int res = nums[0], f = nums[0];
         for (int i = 1, n = nums.length; i < n; ++i) {
-            t = nums[i] + (t < 0 ? 0 : t);
-            res = Math.max(res, t);
+            f = nums[i] + Math.max(f, 0);
+            res = Math.max(res, f);
         }
         return res;
     }

lcof/面试题42. 连续子数组的最大和/Solution.py

@@ -1,7 +1,8 @@
 class Solution:
     def maxSubArray(self, nums: List[int]) -> int:
-        res = t = nums[0]
-        for i in range(1, len(nums)):
-            t = nums[i] + (0 if t < 0 else t)
-            res = max(res, t)
+        n = len(nums)
+        res = f = nums[0]
+        for i in range(1, n):
+            f = nums[i] + max(f, 0)
+            res = max(res, f)
         return res

solution/0000-0099/0053.Maximum Subarray/README.md

@@ -22,7 +22,7 @@
 
 <!-- 这里可写通用的实现逻辑 -->
 
-设 dp[i] 表示 `[0..i]` 中，以 nums[i] 结尾的最大子数组和，状态转移方程 `dp[i] = nums[i] + max(dp[i - 1], 0)`。
+设 dp[i] 表示 `[0..i]` 中，以 `nums[i]` 结尾的最大子数组和，状态转移方程 `dp[i] = nums[i] + max(dp[i - 1], 0)`。
 
 由于 `dp[i]` 只与子问题 `dp[i-1]` 有关，故可以用一个变量 f 来表示。