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0053 添加python动态规划解法和动态规划优化解法

problems/0053.最大子序和.md

@@ -240,6 +240,42 @@ class Solution:
             res = max(res, dp[i])
         return res
 ```
+
+动态规划
+
+```python
+class Solution:
+    def maxSubArray(self, nums):
+        if not nums:
+            return 0
+        dp = [0] * len(nums)    # dp[i]表示包括i之前的最大连续子序列和
+        dp[0] = nums[0]
+        result = dp[0]
+        for i in range(1, len(nums)):
+            dp[i] = max(dp[i-1]+nums[i], nums[i])   # 状态转移公式
+            if dp[i] > result:
+                result = dp[i]                      # result 保存dp[i]的最大值
+        return result
+```
+
+动态规划优化
+
+```python
+class Solution:
+    def maxSubArray(self, nums: List[int]) -> int:
+        max_sum = float("-inf") # 初始化结果为负无穷大，方便比较取最大值
+        current_sum = 0         # 初始化当前连续和
+
+        for num in nums:
+
+            # 更新当前连续和
+            # 如果原本的连续和加上当前数字之后没有当前数字大，说明原本的连续和是负数，那么就直接从当前数字开始重新计算连续和
+            current_sum = max(current_sum+num, num) 
+            max_sum = max(max_sum, current_sum) # 更新结果
+
+        return max_sum
+```
+
 ### Go
 贪心法
 ```go

problems/0055.跳跃游戏.md

@@ -143,6 +143,23 @@ class Solution:
         return False
 ```
 
+```python
+## 基于当前最远可到达位置判断
+class Solution:
+    def canJump(self, nums: List[int]) -> bool:
+        far = nums[0]
+        for i in range(len(nums)):
+            # 要考虑两个情况
+            # 1. i <= far - 表示 当前位置i 可以到达
+            # 2. i > far - 表示 当前位置i 无法到达
+            if i > far:
+                return False
+            far = max(far, nums[i]+i)
+        # 如果循环正常结束，表示最后一个位置也可以到达，否则会在中途直接退出
+        # 关键点在于，要想明白其实列表中的每个位置都是需要验证能否到达的
+        return True
+```
+
 ### Go
 
 ```go