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
- 最优解问题
- 遍历一遍，遇到负数直接舍弃
- 否则，累加
- 更新最大值
class Solution {
public:
/*
f(n) = max{f(n-1),f(n-1)+a[n]}
f(0) = max{0,a[0]}
*/
int FindGreatestSumOfSubArray(vector<int> array) {
int maxSum = 0x80000000;// 初始化为最小的的负整数0x80000000，存储全局最大子序和
int tmpSum = 0;// 暂时存储遍历到第i个数字的子序列和
for (int i = 0;i < array.size();++i){
if (tmpSum <= 0) {// 出现负数，直接抛弃前面的子序和
tmpSum = array[i];
} else {// 否则继续叠加
tmpSum += array[i];
}
if (tmpSum > maxSum) {// 更新最大子序和
maxSum = tmpSum;
}
}
return maxSum;
}
};
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