连续子数组的最大和

1.题目
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)
2.思路
采用动态规划算法：算法思路如下
1.状态转移方程：arr[i]=arr[i-1]+array[i]
2.并且每一步判断是不是小于0，如果小于0则置为0（如果都小于0了，说明目前这个子序列不行，重新开始累计）
3.设置一个MAX,比较每一个红色的值，记录他们中最大的一个

public class Solution {
    public int FindGreatestSumOfSubArray(int[] array) {
        int len=array.length;
        int[] arr=new int[len];//累加和数组
        arr[0]=array[0];
        int Max=array[0];
        for(int i=1;i<len;i++){
            int sum=arr[i-1]+array[i];//动态累加
            if(sum>Max) Max=sum;//更新Max，必须在if(sum<0) sum=0;前面，防止都是负数
            if(sum<0) sum=0;
            arr[i]=sum;
        }
        return Max;
    }
}