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)
分析:
完整代码:
class Solution {
public:
int FindGreatestSumOfSubArray(vector<int> array) {
//检查输入的合法性
if(array.empty())
return 0;
//声明一个变量,用来表示当前子数组和的大小
int Current_Sum =0;
//声明一个变量,用来表示最大的子数组和
int GreatertestSum = 0x80000000;
//遍历整个容器
for(int i = 0; i < array.size(); ++i)
{
//如果当前的子数组和 <=0
if(Current_Sum <= 0)
//则当前的子数组和为当前值
Current_Sum = array[i];
//如果当前的子数组 >0
else
{
//则继续累加
Current_Sum += array[i];
}
//如果 Current 大于 GreatertestSum
if(Current_Sum > GreatertestSum)
//则更新GreatertestSum
GreatertestSum = Current_Sum;
}
//返回最终的最大子数组和
return GreatertestSum;
}
};