【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)。给一个数组，返回它的最大连续子序列的和，你会不会被他忽悠住？(子向量的长度至少是1)
【解题思路】
从后往前扫描数组，用变量res记录当前最大连续子序列的和，用变量temp记录连续子序列的和，因为当temp小于0时，意味着如果在已有的基础上加上这段子序列，那么其和必然小于原来的序列和，所以要丢弃这部分后缀，令temp=0，用Python实现的代码如下：

在这里插入代码片# -*- coding:utf-8 -*-
class Solution:
    def FindGreatestSumOfSubArray(self, array):
        # write code here
        pos = len(array) - 1
        res = array[pos]
        temp = 0
        for pos in range(pos, -1, -1):
            temp += array[pos]
            res = max(res, temp)
            if temp + array[pos] < 0:
                temp = 0 
        return res