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)
要求时间复杂度O(n)。
方法一:
class Solution {
public:
int FindGreatestSumOfSubArray(vector<int> array) {
if(array.size() == 0)
return 0;
int tmp_sum = array[0];
int max_sum = array[0];
for(int i = 1; i < array.size(); ++i)
{
if(tmp_sum < 0)
tmp_sum = array[i];
else
tmp_sum += array[i];
if(tmp_sum > max_sum)
max_sum = tmp_sum;
}
return max_sum;
}
};
方法二:动态规划
class Solution {
public:
int FindGreatestSumOfSubArray(vector<int> array) {
if(array.size() == 0)
return 0;
int tmp_sum = array[0];
int max_sum = array[0];
for(int i = 1; i < array.size(); ++i)
{
tmp_sum = max(array[i], tmp_sum+array[i]);
max_sum = max(tmp_sum, max_sum);
}
return max_sum;
}
};