LeetCode 53. Maximum Subarray

Find the contiguous subarray within an array (containing at least one number) which has the largest sum.
For example, given the array

[-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4]

,

the contiguous subarray

[4,-1,2,1]

has the largest sum =

6

.

解题思路：
sum： 初始值是数组的第一个元素，找到第一个正数后，再给sum赋初值，然后指针向后移，保证sum的和大于0
maxsum： 存放最大的子数组和，初值先赋值为第一个元素值
首先找到第一个正数，在找正数的过程中，将最大的复数赋值给maxsum，这样就可以保证数组全负时，maxsum仍然是最大值。
如果找到了正数，则先将第一个正数的值赋值给sum，每次加上一个正的数组元素时，都对sum和maxsum进行判断，保存最大值，如果加上了一个负的数组元素，但sum还是为正数，就直接将数组元素累计在sum中，如果加上负的数组元素后，sum小于等于0，先sum和maxsum的值进行判断，保存最大的值，然后指针再向后移，判断出现的第一个正数，并和maxsum比较，以防后面的元素拉低了第一个出现正数的值。

public class Solution {
    public int maxSubArray(int[] nums) {
        int lastpos;
        int sum=nums[0],maxsum=nums[0];
        int i=0;
        while(i<nums.length){
            if(nums[i]<=0){
                if(nums[i]>maxsum){
                    maxsum=nums[i];   //记录下最大的非正数数值
                }
                i++;
            }else{
                sum = nums[i];
                maxsum=maxsum>sum?maxsum:sum;
                break;    //找到了第一个正数
            }
        }
        if(i<nums.length){  //说明数组中有正数
            i++;
            while(i<nums.length){
                if(sum+nums[i]>0 && nums[i]<=0){
                    sum =sum + nums[i];
                    i++;
                }else if(nums[i]>0){
                    sum =sum + nums[i];
                    maxsum=maxsum>sum?maxsum:sum;
                    i++;
                }else{
                    maxsum=maxsum>sum?maxsum:sum;
                    i++;
                    while(i<nums.length && nums[i]<=0){ //找到第一个正数
                        i++;
                    }
                    if(i>=nums.length){
                        return maxsum;
                    }else{
                        sum=nums[i];
                        maxsum=maxsum>sum?maxsum:sum;
                        i++;
                    }
                   
                }
               
            }
       
        }
       // maxsum=maxsum>sum?maxsum:sum;
        return maxsum;
    }
}