一、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？

二、思路

动态规划思路。这道题目的暴力求解的复杂度是n的三次方，但是用本方法解，复杂度是n的一次方，这是研究生算法导论课上讨论过的一道题目，没有太大难度。

三、代码

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


# 动态规划
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