连续子数组的最大和（时间效率）

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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)

思路

思路：这个题目很简单，因为连续子序列的个数可以为1个，用一个累加器记录即可，当累加器的和小于0时，重新开始累加。每次累加都要记录最大值。

int FindGreatestSumOfSubArray(vector<int> array) 
{
    int sum=0;
    int ans=-666666666;
    for(int i=0;i<array.size();i++)
    {
        sum+=array[i];
        if(sum>ans) ans=sum;
        if(sum<0)   sum=0;
    }
    return ans;
}

如果要求，子序列是两点之间的呢？第一个数赋值给sum，然后再累加，和第一个思路是一致的，就是有一点点不一样。

int FindGreatestSumOfSubArray(vector<int> array)
{
    int sum=array[0];
    int ans=-666666666;
    for(int i=1;i<array.size();i++)
    {
        sum+=array[i];
        if(sum>ans) ans=sum;
        if(sum<0)   sum=array[i];
    }
    return ans;
}