剑指offer——30.连续子数组的最大和

本文探讨了一维模式识别中计算连续子向量最大和的问题,并给出了一种有效的算法实现。通过实例说明了如何决定是否包含负数元素以获得最大和。

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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)

代码

思路:如果和为负数,则重新开始,如果和为正数,则继续加,然后比较大小,选出最大和即可。

function FindGreatestSumOfSubArray(array)
{
    // write code here
    if(array.length==0) return;
    var tempSum=0,sum=-Number.MAX_VALUE;
    array.map(function(a){
        tempSum=(tempSum<0)?a:tempSum+a;
        sum=(sum<tempSum)?tempSum:sum;
    })
    return sum;
}
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