package jianzhioffer;
public class Solution31 {
//动态规划:就是将中间值保存下来
public static int FindGreatestSumOfSubArray(int[] array) {
if (array == null || array.length <= 0)
return 0;
int maxSum = array[0];//注意初始值 不能设为0 防止只有负数
int tempSum = array[0];
for (int i = 1; i < array.length; i++) {
if (tempSum <= 0) {
tempSum = array[i];
} else {
tempSum += array[i];
}
if (tempSum > maxSum) {
maxSum = tempSum;
}
}
return maxSum;
}
public static void main(String[] args) {
int[] array = { -2, -8, -1, -5, -9 };
System.out.println(FindGreatestSumOfSubArray(array));
}
}
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)
思路:动态规划,将中间值存下来
设定两个变量一个存最大和:maxSum
一个存临时和(可能成为最大和),tempSum
都初始化为数组的第一个值,以防全是负数