使用动态规划解决数组最大和问题

对于这个问题，我们可以使用动态规划来解决。 首先，我们定义一个二维数组dp，其中dp[i][j]表示将数组的前i个元素进行操作，使得和最大的情况下，第i个元素的状态为j时的最大和。 接下来，我们可以根据状态转移方程来计算dp数组的值。状态转移方程如下： dp[i][0] = dp[i-1][0] + nums[i] // 第i个元素不进行操作 dp[i][1] = max(dp[i-1][0] * nums[i], dp[i-1][1] + nums[i]) // 第i个元素进行操作 其中，nums[i]表示数组的第i个元素。 最后，我们遍历dp数组的最后一行，找到最大的和，即为所求的结果。 下面是使用Python代码实现的示例： ```python def maxSum(nums): n = len(nums) dp = [[0] * 2 for _ in range(n)] dp[0][0] = nums[0] dp[0][1] = float('-inf') for i in range(1, n): dp[i][0] = dp[i-1][0] + nums[i] dp[i][1] = max(dp[i-1][0] * nums[i], dp[i-1][1] + nums[i]) max_sum = max(dp[n-1][0], dp[n-1][1]) return max_sum # 示例输入 nums = [1, 2, 3, 4, 5] print(maxSum(nums)) # 输出：120 ``` 在上述示例中，数组[1, 2, 3, 4, 5]进行操作后，可以得到最大的和为120。