題目描述：
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)。給乙個陣列，返回它的最大連續子串行的和，你會不會被他忽悠住？(子向量的長度至少是1
問題思路：
使用動態規劃的想法，每一步考慮前面的總和，如果總和小於0了就從新開始計算
解題：
# -*- coding:utf-8 -*-
class solution:
def findgreatestsumofsubarray(self, array):
# write code here
max_sum = float('-inf')
curr_sum = 0
for i in range(len(array)):
if curr_sum < 0:
curr_sum = 0
curr_sum += array[i]
max_sum = max(max_sum, curr_sum)
return max_sum
# -*- coding:utf-8 -*-
class solution:
def findgreatestsumofsubarray(self, array):
n = len(array)
sum_list = [0] * n
for i in range(n):
if i == 0:
sum_list[i] = array[i]
elif sum_list[i-1] <= 0:
sum_list[i] = array[i]
else:
sum_list[i] = array[i] + sum_list[i-1]
return max(sum_list)
劍指offer 05 連續子陣列最大和
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劍指offer系列之29 連續子陣列的最大和
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