动态规划

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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,,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)

解一：非动态规划：
import java.util.*;
public class Solution {
public int FindGreatestSumOfSubArray(int[] array) {
ArrayList<Integer> list=new ArrayList<Integer>();

for(int i=0;i<array.length;i++){
int sum=0;
for(int j=i;j<array.length;j++){
sum+=array[j];
list.add(sum);
}
}

if (list==null) return 0;
Collections.sort(list);//升序排列
return list.get(list.size()-1);//如果不是integer就会出错：bject cannot be converted to int
}
}

//解二：动态规划：
import java.util.*;
public class Solution {
public int FindGreatestSumOfSubArray(int[] array) {
int res=array[0];//记录当前连续自向量的最大和
int max=array[0];//记录包含array[i]的连续向量最大和
for(int i=1;i<array.length;i++){
max=Math.max(array[i]+max,array[i]);
res=Math.max(max,res);
}
return res;
}
}

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原文地址：https://www.cnblogs.com/Syiren/p/9221932.html