【剑指offer】连续子数组的最大和

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)

 

经典动态规划，只是写代码的方式与平常的竞赛题略有不同，姑且认为是把函数封装为一种方法吧

代码：

class Solution {
public:
    int FindGreatestSumOfSubArray(vector array) {
        vectordp(array.size()+1,0);
        dp[0]=0;
        int maxn=array[0];
        for(int i=1;i<=array.size();i++){
            dp[i]=max(array[i-1],dp[i-1]+array[i-1]);
            maxn=max(dp[i],maxn);
        }
        return maxn;
    }
};