①报数

报数序列是一个整数序列，按照其中的整数的顺序进行报数，得到下一个数。其前五项如下：

1.     1
2.     11
3.     21
4.     1211
5.     111221

1 被读作  "one 1"  ("一个一") , 即 11。
11 被读作 "two 1s" ("两个一"）, 即 21。
21 被读作 "one 2",  "one 1" （"一个二" ,  "一个一") , 即 1211。

给定一个正整数 n（1 ≤ n ≤ 30），输出报数序列的第 n 项。

注意：整数顺序将表示为一个字符串。

示例 1:

输入: 1
输出: "1"

示例 2:

输入: 4
输出: "1211"

1.基本思路就是就是对于前一个数，找出相同元素的个数，把个数和该元素存到新的string里：

class Solution {
public:
    string countAndSay(int n) {
        if (n == 1)
            return "1";
        string s = "1";
        while (--n)  //一直往后推，直到所需报数值
        {
            string cur = "";    //当前报数
            for (int i = 0;i < s.size(); ++i)   //对于当前报数，遍历-操作得到下一报数值
            {
                int cnt = 1;
                while (i + 1 < s.size() && s[i] == s[i+1]) //对于当前字符如果跟下一字符相同，则计数cnt加1
                {
                    ++cnt;
                    ++i;
                }
                cur += to_string(cnt) + s[i];  //计数cnt的值加上当前字符
            }
            s = cur;  //得到下一报数值
        }
        return s;
    }
};

②最大子序和

给定一个整数数组 nums ，找到一个具有最大和的连续子数组（子数组最少包含一个元素），返回其最大和。

示例:

输入: [-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4],
输出: 6
解释: 连续子数组 [4,-1,2,1] 的和最大，为 6。

进阶:

如果你已经实现复杂度为 O(n) 的解法，尝试使用更为精妙的分治法求解。

1.暴力解法，遍历得出所有可能的结果，并且每种情况都与一个给定的max比较，若比max大则将该值赋給max（时间复杂度O(n2)：

class Solution {
public:
	int maxSubArray(vector<int>& nums) {
		int sum , max = nums[0];
        for (int i = 0; i < nums.size(); ++i)   //两层遍历得到所有序列和，并判断得出最大序列和
        {
            sum = 0;
            for (int j = i; j < nums.size(); ++j)
            {
                sum += nums[j];
                if (sum > max)
                    max = sum;
            }
        }
        return max;
	}
};

2.时间复杂度O(n)的解法，遍历数组，如果序列和sum小于0，则将当前数组的值赋給sum，否则加上该数组元素值，然后sum跟给定的max比较，若比max大则将该值赋給max：

class Solution {
public:
	int maxSubArray(vector<int>& nums) {
        if (nums.empty()) 
            return 0;
        if (nums.size() == 1)
            return nums[0];
		int sum = nums[0];         //初始化序列和为nums[0]
        int max = nums[0];         //初始化max为nums[0]
        int i = 1;
        while (i < nums.size())
        {
            if (sum < 0)       //如果sum小于0，则将当前数组值赋給sum，寻找更大序列和
                sum  = nums[i];
            else
                sum += nums[i]; //sum大于0，则加上当前数组值
            if (sum > max)
                max = sum;
            ++i;
        }
        return max;
	}
};