題目：
hz偶爾會拿些專業問題來忽悠那些非計算機專業的同學。今天測試組開完會後,他又發話了:在古老的一維模式識別中,常常需要計算連續子向量的最大和,當向量全為正數的時候,問題很好解決。但是,如果向量中包含負數,是否應該包含某個負數,並期望旁邊的正數會彌補它呢？例如:,連續子向量的最大和為8(從第0個開始,到第3個為止)。你會不會被他忽悠住？(子向量的長度至少是1) 要求複雜度為o(n)
解題思路：最直觀的思路是找出陣列的所有子陣列並分別求出它們的和，輸出最大值。長度為n的陣列的子陣列個數為n(n+1)/2,計算出所有子陣列的和，最快也需要o(n*n)時間。考慮另一種思路，第一步，第0個元素加上第1個元素和為3<6，仍然6作為最大和，同理再加上第2個元素和為1<6；第二步，再加上第3個元素時和為8>6，最大和更新為8；第三步，再加上第4個元素和為-7，對於後面元素相加來說前面加個負數肯定不是最大和，因此從第5個元素重新開始相加，此時最大和仍然是8；第四步，很明顯把後面的元素都加上和為5<8，因此最大和為8。
解答：
# -*- coding:utf-8 -*-
class solution:
def findgreatestsumofsubarray(self, array):
# write code here
length = len(array)
tmp_sum = array[0]
max_sum = array[0]
for i in range(1,length):
if tmp_sum < 0:
tmp_sum = array[i]
else:
tmp_sum = tmp_sum + array[i]
if tmp_sum > max_sum:
max_sum = tmp_sum
return max_sum
最大和連續子陣列
問題描述 乙個數值型陣列，其子陣列有多個，求其子陣列中最大的和值。所謂和值，是指數組所有元素相加的和。解法 1 掃瞄法，維護max變數，儲存最大和，其初始值為data 0 假設最大和子陣列的第一位下標為i，i從0到n 1，對於每個i值，從data i 開始，進行累加，每加乙個數，與max變數比較一次...
連續子陣列最大和
hz偶爾會拿些專業問題來忽悠那些非計算機專業的同學。今天測試組開完會後,他又發話了 在古老的一維模式識別中,常常需要計算連續子向量的最大和,當向量全為正數的時候,問題很好解決。但是,如果向量中包含負數,是否應該包含某個負數,並期望旁邊的正數會彌補它呢？例如 連續子向量的最大和為8 從第0個開始,到第...
連續子陣列最大和
求乙個陣列的連續的子陣列的最大和。例如 連續子向量的最大和為8 從第0個開始,到第3個為止 思路 對於每個元素，有兩種可能，一是加入到原來的子陣列成為新的一員 二是自己成為新子陣列的開頭，這兩種情況應該怎樣判斷呢 如果當前元素加入到子串行中，求和的結果比自己的值還小，那麼就自己成為新子串行的開頭 即...