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题目:
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)。
思路:
保存两个值:当前和sum、最大和max。当sum小于等于0时,置sum为当前值;否则将当前值加到sum上。每次sum和max比较,更新max。
另外,动态规划的思路代码和这里一样。动态规划就是考虑 f(i) 和 f(i-1) 之间的关系。
注意:
需要注意的就是,sum和max初始值的设定,特别是max的初始值。max初始值不能设置为0,因为输入可能全为负数,应该是 int 的最小值 0x80000000。或者将sum和max初始化为下标为0的元素的值。
另外,需要判断输入数组的个数。
代码:
class Solution { public: int FindGreatestSumOfSubArray(vector<int> array) { if(array.size()<=0) return 0; int max=array[0]; int sum=array[0]; for(int i=1;i<array.size();++i) { if(sum<=0) sum=array[i]; else sum+=array[i]; max=max>sum?max:sum; } return max; } };
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原文地址:http://www.cnblogs.com/buxizhizhou/p/4722354.html