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)
思路：动态规划的思想，遍历，时间复杂度为O(n)，空间复杂度为O(1)
1 class Solution { 2 public: 3 int FindGreatestSumOfSubArray(vector<int> array) { 4 if(array.size()==0)return 0; 5 int sum=array[0]; 6 int max=array[0]; 7 for(size_t idx=1; idx<array.size(); ++idx) 8 { 9 if(sum<=0) 10 { 11 sum=array[idx]; 12 }else{ 13 sum=sum+array[idx]; 14 } 15 if(sum>max)max=sum; 16 } 17 return max; 18 } 19 };
