描述
给定一个整数数组，找出两个 不重叠 子数组使得它们的和最大。
每个子数组的数字在数组中的位置应该是连续的。
返回最大的和。
子数组最少包含一个数
您在真实的面试中是否遇到过这个题？ 是
样例
给出数组 [1, 3, -1, 2, -1, 2]
这两个子数组分别为 [1, 3] 和 [2, -1, 2] 或者 [1, 3, -1, 2] 和 [2]，它们的最大和都是 7
挑战
要求时间复杂度为 O(n)
这一题的解决要依赖于上一题，上一题见：https://blog.csdn.net/wenqiwenqi123/article/details/81586084
那么这一题怎么来做呢？当然我们仍然用动态规划，时间复杂度O（n），分三步走：
先从左遍历数组，保存遍历到每个元素的当前的最大连续子数组的值；从右遍历数组，记录同样的最大连续子数组的值；遍历数组比较每种组合的左右最大连续子数组的和值，返回最大的值。
代码如下：
class Solution:
"""
@param: nums: A list of integers
@return: An integer denotes the sum of max two non-overlapping subarrays
"""
def maxTwoSubArrays(self, nums):
# write your code here
if(len(nums)==2):return nums[0]+nums[1]
# dp数组记录每个位置结尾的最大和
# dpleft从左到右遍历
dpleft=[0 for i in range(len(nums))]
maxp = -99999
sum = 0
for i in range(0, len(nums)):
if (sum < 0):
sum = nums[i]
else:
sum += nums[i]
maxp = max(maxp, sum)
dpleft[i] = maxp
# dpright从右到左遍历
dpright=[0 for i in range(len(nums))]
maxp = -99999
sum = 0
for i in range(len(nums)-1,-1,-1):
if (sum < 0):
sum = nums[i]
else:
sum += nums[i]
maxp = max(maxp, sum)
dpright[i] = maxp
# dpleft里存的是每个位置左边子数组最大和，dpright里存的是每个位置右边子数组最大和
# 所以最后统计一遍两者之和最大值
maxp=-99999999
for i in range(1,len(dpleft)):
sum=dpleft[i-1]+dpright[i]
if(sum>maxp):
maxp=sum
return maxp
s=Solution()
print(s.maxTwoSubArrays([1, 3, -1, 2, -1, 2]))