剑指Offer刷题笔记——连续子数组的最大和

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)。你会不会被他忽悠住？(子向量的长度至少是1)。

这是小学应用题？说题你就说题呗，HZ是啥玩意啊？

整了半天其实就是找出最大子数组的和，首先来说想要得到全部的情况肯定是不可能的。从头开始遍历，如果当前的子数组的和是大于零的，那就可以继续保留，说明目前这个子数组对接下来的子数组起的是正面效果，之后把下一个结点继续往里放。至于说得下一个结点是不是正数，可以用一个变量保存遍历过的子数组的最大值。

# -*- coding:utf-8 -*-
class Solution:
    def FindGreatestSumOfSubArray(self, array):
        # write code here
        if len(array) == 0:
            return 0
        # 保存当前子数组的最大和
        maxSum = array[0]
        # 保存当前子数组的和
        curSum = array[0]
        
        for each in array[1:]:
            # 只要当前子数组的和小于零，再往里面添加元素，得到的和肯定没有该元素本身大。
            # 就把该元素当作新的子数组
            if curSum <= 0:
                curSum = each
            else:
                curSum += each
            # 更新最大的子数组和
            if curSum > maxSum:
                maxSum = curSum
        return maxSum