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)
解答：
采用在线计算的方法（动态规划）
class Solution {
public:
int FindGreatestSumOfSubArray(vector<int> array) {
if(array.empty()) return 0;
bool flag=false;
int maxsum=array[0];
int thissum=array[0];
for(int i=1;i<array.size();i++){
if(thissum<=0) thissum=array[i];
else thissum+=array[i];
if(thissum>maxsum) maxsum=thissum;
}
return maxsum;
}
};