问题描述

HZ偶尔会拿些专业问题来忽悠那些非计算机专业的同学。今天测试组开完会后,他又发话了:在古老的一维模式识别中,常常需要计算连续子向量的最大和,当向量全为正数的时候,问题很好解决。但是,如果向量中包含负数,是否应该包含某个负数,并期望旁边的正数会弥补它呢？例如:{6,-3,-2,7,-15,1,2,2},连续子向量的最大和为8(从第0个开始,到第3个为止)。你会不会被他忽悠住？

算法分析

有一个temp用于探路，sum负责保存最终值，初始都为数组第一个数；
每一轮循环里，
temp如果小于0，则temp为当前数；否则temp等于temp加上当前数；
然后比较sum和temp的大小，sum等于大的那个。

代码实现

class Solution {
public:
    int FindGreatestSumOfSubArray(vector<int> array) {
         if(array.size()==0) return 0;
         int sum = array[0];
         int temp = array[0];
         for(int i=1;i<array.size();i++){
              temp = (temp<0?array[i]:array[i]+temp);
              sum = max(sum, temp);
         }
         return sum;
    }
};