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时间效率:连续子数组的最大和

时间:2016-09-04 17:34:36      阅读:190      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

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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?

public class Solution {
    public int FindGreatestSumOfSubArray(int[] array) {
        if (array.length == 0 || array == null) {
            return 0;
        }
        int currentSum = 0;
        int greatestSum = 0x80000000;
        for (int i = 0; i < array.length; i++) {
            if (currentSum <= 0) {
                currentSum = array[i];
            } else {
                currentSum += array[i];
            }
            if (currentSum > greatestSum) {
                greatestSum = currentSum;
            }
        }
        return greatestSum;
    }
}

 

时间效率:连续子数组的最大和

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原文地址:http://www.cnblogs.com/SaraMoring/p/5839728.html

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