剑指Offer之连续子数组最大和

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)。你会不会被他忽悠住？(子向量的长度至少是1)

思路：

第一次看这个题的时候当时正学着动态规划，发现这个题刚好可以套上。但是如果使用动态规划的话时间复杂度非常高，参考了一下大牛的答案，发现其实有时候问题往往很简单，但是你就是想不到。

设置一个当前值，为数组遍历相加和，再设置一个最大值。

数组一边遍历一边加到当前值中，当前值大于最大值时，赋值给最大值，当前值小于0时，则将当前值置0继续遍历。

public class Solution {
public int FindGreatestSumOfSubArray(int[] array) {
//设一个最大值，和当前值，当当前值小于0的时候重置为0，当大于最大值的时候则赋值
int cur = 0;
int max = Integer.MIN_VALUE;
int i = 0;
while(i < array.length){
cur += array[i++];
//当前值大于最大值
if(max < cur){
max = cur;
}
//当前值小于0
if(cur < 0){
cur = 0;
}
}
return max;
}
}