剑指offer之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,通过一个具体的例子说明了如何利用动态规划的方法高效地解决这一问题,并提供了一段Java代码实现。

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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)


思路:用动态规划的思想,最后判断最大值是否为零,为零时只需要从数组里找出最大的一个数即可。


代码:

public static int FindGreatestSumOfSubArray(int[] array) {
		 int sum=0;
		 int max=0;
		 for(int i=0;i<array.length;i++){
			 sum=sum+array[i];
			 if(sum<0){
				 sum=0;
			 }
			 max=Math.max(max, sum);
		 }
		 if(max == 0) {  
			 max=array[0];
			 for(int i=1;i<array.length;i++){
				 if(max<array[i]) max=array[i];
			 }
		 }  
		 return max;
	 }


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