之前研究演算法，還剩下三大難題——kmp，rb-tree和dp。。
本來是想把dp這一遺留問題解決，就看到了這個問題，後面才發現這個問題其實很簡單，完全用不到動態規劃的思想，或者是最簡單的一維dp。
問題描述，
乙個陣列，n個元素，有正有負
求最大子陣列，要求o(n)複雜度
例如，輸入陣列為 1，-2,3,10，-4,7,2,-5 則和最大的子陣列為3,10，-4,7,2
解決方案
對陣列進行一次遍歷，在遍歷的過程中記錄一些資訊，並不斷的更新這一資訊。包括
目前最大子陣列的起始位置，結束位置，子陣列和
當前正在遍歷的子陣列起始位置，當前位置，當前的和。。
若遍歷到陣列的某一元素，當前和為負，則丟棄當前子陣列，從下乙個元素開始重新計算
若當前遍歷元素<0,則嘗試比較當前子陣列與歷史最大子陣列，決定是否進行更新
在陣列遍歷結束後，比較當前子陣列與歷史最大子陣列，決定最後的結果輸出。
核心**如下，
int max_sub_array(int a,int n,int &left,int &right,int &max)//初始時，left=right=max=0
int cur_left = -1;
int cur_right = cur_max =0;
int index;
for(index =0;index
if(cur_max > max)}
cur_right = index;
cur_max +=a[index];
}上面這些**的邏輯有點問題。。
正確的**如下，
int max_sub_array(int a,int n,int &left,int &right,int &max)
cur_right = index;
cur_max += a[index];
if(cur_max <0)
continue;
}cur_right = index;
cur_max += a[index];
}if(cur_max > max)
}
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