连续子数组的最大和

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)。给一个数组，返回它的最大连续子序列的和，你会不会被他忽悠住？(子向量的长度至少是1)

解题思路

解法一: 分析数组的规律

1. 若 cur_sum + array[i] <= array[i], 就重新开始计数

     cur_sum: 之前累计的子序列的和

     array[i]: 当前元素

     cur_sum <= 0 就重新开始计数

2. 设置一个变量cur_max记录当前最大的子序列的和

tips: cur_max和cur_sum的初始值不能为0, 因为最终最大连续子序列的和可能<0

class Solution {
public:
    int FindGreatestSumOfSubArray(vector<int> array) {
        if(array.size() == 0)
            return 0;
        int cur_sum = array[0];
        int cur_max = array[0];
        //判断cur_max+()的值是不是比当前遍历到的数大,如果不是就从头开始计数
        for(int i = 1; i < array.size(); i++)
        {
            if(cur_sum + array[i] <= array[i])
            {
                cur_sum = array[i];
            }
            else
            {
                cur_sum += array[i];
            }
            if(cur_sum > cur_max)
            {
                cur_max = cur_sum;
            }
        }
        return cur_max;
    }
};