本文介绍使用动态规划解决“最大子数组和”问题。定义状态 `dp[i]` 表示以第 `i` 个元素结尾的最大子数组和。状态转移方程为：`dp[i] = max(nums[i], dp[i-1] + nums[i])`，即当前元素单独成段或加入前一个子数组。初始化 `dp[0] = nums[0]`，遍历数组完成状态更新后，再找出所有 `dp[i]` 中的最大值作为结果。该方法时间复杂度为 O(n)，空间复杂度为 O(n)，是线性动态规划的经典入门题。

本文介绍了Nacos服务中心的部署步骤。首先在Docker中启动MySQL，并在远程数据库执行Nacos提供的SQL文件以初始化表结构。随后，配置Nacos环境变量文件`custom.env`，设置数据库连接信息，包括IP、端口、用户名、密码及参数。通过`docker run`命令拉取并运行Nacos镜像，挂载配置文件并开放必要端口（8848、9849、9848）。部署后需检查容器日志，确保无数据库连接错误，注意虚拟机重启后需重新启动Docker服务和数据库。最后，访问`http://yourip:8848/nacos`，使用默认账号密码（nacos/nacos）登录，确认页面正常显示即完成部署。

本文介绍了一道关于全排列的算法题，使用深度优先搜索（DFS）解决。给定一个无重复数字的数组，要求返回所有可能的排列组合。作者通过递归实现DFS，利用标记数组`st`记录每个元素是否已被选入当前路径，避免重复选择。每次递归到达叶子节点时，将当前排列加入结果集。代码结构清晰，核心在于状态的回溯：每层递归尝试未使用的元素，递归返回后恢复状态。作者提到在LeetCode上不推荐使用全局变量，因此所有状态均通过参数传递，与竞赛编程习惯略有不同，初时稍感不适应。该解法时间复杂度为O(n!)，适用于输入规模较小的情况。