【剑指offer】连续子数组的最大和

考察知识点：动态规划

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)

题解

分析

用动态规划，当某次累计和 sum 为负数时，sum 对之后的子序列肯定没有贡献，直接置 0，重新开始累计

更多解法，可参考我这篇：《数据结构》01-复杂度1 最大子列和问题

代码

class Solution {
public:
    int FindGreatestSumOfSubArray(vector<int> a) {
        int sum  = 0;
        int Max = -99999999;
        for(int i=0;i<a.size();i++){
            sum += a[i];
            Max = max(sum,Max);
            if(sum<0)
                sum = 0;
        }
        return Max;
    }
};