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:动态规划。
int FindGreatestSumOfSubArray(vector<int> array) {
//连续最大子序列的和,包含负数
//动态规划,以i位置元素为固定结尾的序列的最大元素和dp[i]=max{dp[i-1]+array[i],array[i]}
vector<int>Maxsum(array.size());
Maxsum[0]=array[0];
int maxValue=-1000;
for(int i=1;i<array.size();i++)
{
Maxsum[i]=max(Maxsum[i-1]+array[i],array[i]);
if(Maxsum[i]>maxValue)
{
maxValue=Maxsum[i];
}
}
return maxValue;
}
int max(int a,int b)
{
if(a>=b) return a;
else return b;
}