leetcode 耗时100 1800. Maximum Ascending Subarray Sum

九是否非随机的称呼

86人浏览 · 2026-09-13 20:11:24

九是否非随机的称呼 · 2026-09-13 20:11:24 发布

Problem: 1800. 最大升序子数组和

耗时100%，前后比较然后累加，求最大值

Screenshot_13-9-2026_20856_leetcode.cn.jpeg

Code

class Solution {
public:
    int maxAscendingSum(vector<int>& nums) {
        int sum = 0, n = nums.size(), mx = INT_MIN;
        nums.push_back(-1);
        for(int i = 0; i < n; i++) {
            if(nums[i] < nums[i + 1]) {
                sum += nums[i];
            } else {
                sum += nums[i];
                mx = max(mx, sum);
                sum = 0;
            }
        }
        return mx;
    }
};

鲲鹏昇腾开发者社区是面向全社会开放的“联接全球计算开发者，聚合华为+生态”的社区，内容涵盖鲲鹏、昇腾资源，帮助开发者快速获取所需的知识、经验、软件、工具、算力，支撑开发者易学、好用、成功，成为核心开发者。

更多推荐

倒计时7天！智能体、RSI到软件工厂，大模型理论Transformer共同奠基人领衔70+专家拆解AI前沿实践 | 2026 奇点智能技术大会全日程发布

鲲鹏昇腾开发者社区

风冷也能跑大模型：昇腾 Atlas 650E，面向私有化训推的国产算力新选择

Atlas 650E 本质上是一款降低国产大模型落地门槛的算力服务器。它把昇腾 950DT 的强算力、大显存、灵衢高速互联，和友好的风冷形态结合在一起，用一套可落地、成本可控的方案，解决很多采购负责人最关心的三件事：机房能不能装、数据能不能本地跑、模型能不能训推兼顾。对于正在评估私有化算力底座的团队来说，如果你想要国产全栈、风冷易部署、兼顾训练微调与推理，同时需要稳定的生态支持，Atlas 650

鲲鹏昇腾开发者社区

昇腾服务器测试lora微调

记录一次完整的"先行测试"过程：从环境搭建到 LoRA 微调（SFT）验证生效，以及继续预训练（CPT）与交付的完整路线。实验环境：2 × Ascend 910B3（64G/卡），基座模型 Qwen2.5-7B-Instruct（最终目标 32B/72B，流程相同）。⚠️ 说明：本文为博客公开版，所有服务器路径、用户名等隐私信息已替换为通用占位路径（如），技术内容与操作步骤不受影响。