1、有点卡顿，更来将dp【n】的定义由到第n为截至的最大和连续子数组更改为，以n为结尾的最大连续和子数组就好解释了。
2、
dp[n]=max(dp[n-1]+nums[n],nums[n])
def maxSubArray(self, nums: List[int]) -> int:
n = len(nums)
dp = [0]*n
dp[0] = nums[0]
for i in range(1,n):
dp[i] = max(dp[i-1]+nums[i],nums[i])
return max(dp)
3、感觉想的不透彻，看下答案。
918. 环形子数组的最大和1、思路简单，奈何超时，优化一下。
class Solution:
def maxSubarraySumCircular(self, nums: List[int]) -> int:
n = len(nums)
dp = [0]*n
dp_i = [0]*n
for i in range(n):
new_num = nums[i:]+nums[0:i]
dp[0] = new_num[0]
for j in range(1,n):
dp[j] = max(dp[j-1]+new_num[j],new_num[j])
dp_i[i] = max(dp)
return max(dp_i)
2、看下答案叭，一语道破，绝美！！！！
3、问题出在这个数组不能为空，当讨论最大值在两边（即讨论中间的最小和子数组时），这个子数组可能是nums，也就是说，最大值数组为空，不符合要求必须有一个值，我在这里取得是max（nums），有点解释不通，其实我觉得取一个max（nums[0],nums[-1]）比较好，因为最大值在两边其实是0，但按题目要求，不能不取，必须从两边取1个，那就取两边上其中最大一个。
试了一下，两种思路都是可以的！
class Solution:
def maxSubarraySumCircular(self, nums: List[int]) -> int:
n = len(nums)
dp_max = [0]*n
dp_max[0]=nums[0]
for j in range(1,n):
dp_max[j] = max(dp_max[j-1]+nums[j],nums[j])
dp_j = max(dp_max)
dp_min = [0]*n
dp_min[0] = nums[0]
for i in range(1,n):
dp_min[i] = min(dp_min[i-1]+nums[i],nums[i])
if min(dp_min)==sum(nums):
dp_i=max(nums[-1],nums[0])
else:
dp_i = sum(nums)-min(dp_min)
return max(dp_i,dp_j)
