【剑指Offer】连续子数组的最大和 解题报告（Python）

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题目描述：

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？(子向量的长度至少是1)

解题方法

这种题目肯定不是暴力解法，一般都是使用两个变量进行保存，当前的最大值以及总的最大值。当累加的子数组和小于0的时候，放弃前面的子数组。总的最大值不用考虑那么多，直接每次都求最大就行。

分析过程如下：

代码：

# -*- coding:utf-8 -*-
class Solution:
    def FindGreatestSumOfSubArray(self, array):
        if not array: return 0
        currSum, maxSum = 0, float('-inf')
        for num in array:
            currSum = num + currSum
            maxSum = max(currSum, maxSum)
            if currSum < 0:
                currSum = 0
        return maxSum

Date

2018 年 3 月 22 日 – 睡了个懒觉，感觉好幸福。。