【剑指Offer】30.连续子数组的最大和（Python实现）

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)

解法一：动态规划法

# -*- coding:utf-8 -*-
class Solution:
    def FindGreatestSumOfSubArray(self, array):
        # write code here
        # 算法的时间复杂度为o(n)
        if len(array)<=0:
            return []
        temp_sum = 0
        list_sum = []
        for i in array:
            temp_sum = temp_sum + i
            list_sum.append(temp_sum)
            if temp_sum > 0:
                continue
            else:
                temp_sum = 0
        return max(list_sum)