feat: Add Maximum Subarray solutions

Author: thispath98

maximum-subarray/thispath98.py

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+class Solution:
+    def maxSubArray(self, nums: List[int]) -> int:
+        """
+        Intuition:
+            이전까지의 누적합에서 현재 원소를 추가할지 말지에 대한
+            결정을 매 iteration마다 반복한다.
+            현재 원소를 추가했을 경우(누적합 + 현재 원소)와
+            현재 원소를 시작으로 하는 경우(현재 원소)를 비교하여
+            dp 배열을 갱신한다.
+
+        Time Complexity:
+            O(N):
+                리스트를 1번 순회하며 답을 찾으므로,
+                O(N)의 시간복잡도가 소요된다.
+
+        Space Complexity:
+            O(N):
+                dp 배열에 N개의 time step을 저장하므로
+                O(N)의 공간복잡도가 소요된다.
+
+        Key takeaway:
+            초기에는 two pointer 방식을 생각했으나
+            해결을 하지 못해서 답안을 확인했다.
+            O(N)의 시간복잡도를 가지는 경우, DP도 풀이가
+            될 수 있음을 인지하자.
+        """
+        dp = [0 for _ in nums]
+        dp[0] = nums[0]
+        for i in range(1, len(nums)):
+            cumsum = dp[i - 1] + nums[i]
+            cur = nums[i]
+            if cumsum > cur:
+                dp[i] = cumsum
+            else:
+                dp[i] = cur
+
+        return max(dp)