牛客网：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

把所有可能出现的子数组的和，保存到一个列表中，然后取出最大的

（思路简单，时间复杂度O(n2)，有待改进）

代码

def FindGreatestSumOfSubArray(array):
    max_list = []  # 存放数组中任意连续下标的元素值的和
    temp = 0  # 临时变量，用于每次存储数组中每次连续下标元素的和
    for i, a in enumerate(array):  # 遍历列表
        # 二层循环，个人感觉有点类似冒泡排序的结构
        for j in range(i+1, len(array)+1):  
            temp = sum(array[i:j])
            max_list.append(temp)  # 把每次求出的连加和保存到列表
    print(max_list)  # 找出列表中的最大的那个连加和
    return max(max_list)  # 返回
    # max_list 中的值
    # [1, -1, 2, 12, 8, 15, 17, 12, -2, 1, 11, 7, 14, 16, 11, 3, 13, 9, 16, 18, 13, 10, 6, 13, 15, 10, -4, 3, 5, 0, 7, 9, 4, 2, -3, -5]
a = FindGreatestSumOfSubArray([1,-2,3,10,-4,7,2,-5])  # 测试
print(a)    # 输出结果 18