牛客剑指Offer面试题42:连续子数组的最大和

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

分别定义以当前数字结尾的子数组的最大和nCurSum　和　整个数组最大子数组的和nGreatestSum
遍历数组全部元素，每次循环时：
１．判断nCurSum小于等于０时，nGreatestSum更新为当前元素
２．否则，nCurSum加上当前元素
３．取nCurSum和nGreatestSum中较大的为nGreatestSum的值．开始下次遍历
注意：
**初始化最大数组和为最小负数，以针对数组元素均为负的情况

代码**

class Solution {
public:
    bool isEmpty = false;
    int FindGreatestSumOfSubArray(vector<int> array) {
        if(array.empty())
        {
            isEmpty = true;
            return 0;
        }
        int nCurSum = 0;
        //初始化最大数组和为最小负数，以针对数组元素均为负的情况
        int nGreatestSum = 0x80000000;
        int length = array.size();
        //遍历
        for(int i = 0; i < length ; ++i)
        {
            if(nCurSum <= 0)
                nCurSum = array[i];
            else
                nCurSum += array[i];
            if(nCurSum > nGreatestSum)
                nGreatestSum = nCurSum;
        }
        return nGreatestSum;
    }
};