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来源：牛客网

每个人的职业生涯状态有起有落，程序员也如此。

我们对程序员的状态做一个简化，单纯用缺陷密度来衡量一个程序员一天的状态。如果这一天的缺陷密度比平均值高，则认为他这一天的状态差，高出越多，认为状态越差。比平均值低，则认为状态好，低得越多，认为状态越好。人的状态是可以叠加的，如果两个连续时间段的缺陷密度加起来低于平均值，则认为这两个时间段合起来状态是好的。

给定一个程序员很长一段时间中各个时间片段的缺陷密度(V)与平均值(A)的差值(D=V-A)，求出该程序员的黄金时间段的缺陷密度差值D的累加和。
缺陷密度差值D如果为正数，表明缺陷密度高于平均值，如果为负数，表明缺陷密度低于平均值。
所谓黄金时间段，指一个连续时间段，这段时间的缺陷密度与平均值的差值D累加起来，在各种划分方法中，是最小的，也即状态是最好的。

这道题本质上是求最长子数组a的和最小；
方法一：动态规划

  1. 确定状态：f(i)为前i个元素中，最小的和
  2. 状态转移：f(i)=min{f(i-1)+a[i],a[i]}
  3. 确定初始条件：f(0)=a[0]
  4. 确定边界:i<T;(i从0开始)

附代码
#include <iostream>
using namespace std;
int main(){
int T=0;
int result=2^30-1;//取一个较大的值，
int data, pre;//pre就是f(i)
cin>>T;
//判断两种特殊情况
if(T<=0){
cout<<0;
return 0;
}
//初始化f[0]=a[0];
cin>>pre;
if(T==1){
cout<<pre;
return 0;
}
for(int i=1;i<T;i++){
cin>>data;
//f（i）=min{f(i-1)+a[i],a[i]}
//其最小值就是答案
pre=(pre+data)<data?(pre+data):data;//更新状态
result = pre<result?pre:result;//保留最小值
}
cout<<result;
return 0;
}</iostream>