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)。你会不会被他忽悠住？(子向量的长度至少是1)

分析：实现思路挺简单的，就是在遇到正数之前保存前面最大的数作为最大值，遇到正数之后更新最大值，然后累加到下一个负数出现，保存当前的最大值，去累加负数，如果和为正就继续累加，为负就把下一个出现的正数作为累加值，继续这样的操作。一遍遍历就能实现，因为如果有正数，那么最大和子数组一定是从某个正数为起点开始的，如果中间出现负数，那么最大和是不是连通到下个正数取决于累加和到下个正数是不是大于0。

还有人用动态规划的，我不是很懂，在这儿就没写。

代码：

class Solution {
public:
    int FindGreatestSumOfSubArray(vector<int> array) {
        int max=0,count=0;
        if(array.empty())
            return max;
        max=count=array[0];
        for(int i=1;i<array.size();i++){
            if(count<=0)
                count=array[i];
            else
                count+=array[i];
            if(count>max)
                max=count;
        }
        return max;
    }
};