每天一道剑指offer-连续子数组的最大和-优快云博客

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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，通过实例解析了包含负数时的解决方案，介绍了算法实现思路及代码示例。

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题目描述

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

思路

我们根据给出的数组{6，-3，-2，7，-15，1，2，2}一步步计算，来寻找规律。定义一个sum，存放和，初始值6，定义一个tempMax,存放最大值6，首先，6-3=3，继续，3-2=1，继续，1+7=8>6,tempMax=8,继续，8-15=-7<8,所以舍弃，sum=1<8,继续，1+2=3<8继续。。
当累加的和<当前的值，舍弃，并把当前的值赋给sum，和tempMax进行比较，大则赋值，最后返回tempMax。

代码

public int FindGreatestSumOfSubArray(int[] array) {
        if(array.length<1)
            return 0;
        int sum = 0;
        int tempMax =array[0];
        for(int i=0;i<array.length;i++){
            sum+= array[i];
            if(sum<array[i]){
                sum=array[i];
            }
            if(sum>tempMax){
                tempMax = sum;
            }
        }
        return tempMax;
    }