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)
1 # -*- coding:utf-8 -*- 2 import sys 3 class Solution: 4 def FindGreatestSumOfSubArray(self, array): 5 n = len(array) 6 if n == 1: 7 return array[0] 8 maxsums = -sys.maxsize 9 sums = 0 10 for i in range(n): 11 if sums < 0: 12 sums = array[i] 13 else: 14 sums += array[i] 15 maxsums = max(maxsums,sums) 16 return maxsums 17 # write code here