【剑指offer】连续子数组的最大和（动态规划）

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)

思路

endMaxSum表示以当前元素结尾的序列最大连续子序列和；当endMaxNum<0，则endMaxNum = array[i] 否则endMaxNum+=array[i]

代码

class Solution {
public:
    int FindGreatestSumOfSubArray(vector<int> array) {
        if (array.empty())
            return 0;
        if (array.size() == 1)
            return array[0];
        
        int maxSum = array[0];     // 最大连续子序列和
        int endMaxSum = maxSum;    // 当前以该元素结尾的序列最大连续子序列和
        for(int i = 1; i < array.size(); ++i){
            if(endMaxSum>0)
                endMaxSum += array[i];
            else
                endMaxSum = array[i];
            if(endMaxSum > maxSum)
                maxSum = endMaxSum;
        }
        return maxSum;
    }
};