hz偶爾會拿些專業問題來忽悠那些非計算機專業的同學。今天測試組開完會後,他又發話了:在古老的一維模式識別中,常常需要計算連續子向量的最大和,當向量全為正數的時候,問題很好解決。但是,如果向量中包含負數,是否應該包含某個負數,並期望旁邊的正數會彌補它呢？例如:,連續子向量的最大和為8(從第0個開始,到第3個為止)。給乙個陣列，返回它的最大連續子串行的和，你會不會被他忽悠住？(子向量的長度至少是1)
記錄當前值，最大值，遍歷陣列，當前值累加，如果大於最大值，替換最大值，如果當前值小於0，當前值重置為0
class solution:
def findgreatestsumofsubarray(self, array):
# write code here
if not array:
return none
cur = array[0]
res = array[0]
for num in array[1:]:
cur = num + cur
if cur > res:
res = cur
elif cur < 0:
cur = 0
return res
劍指offer連續子數的最大和
輸入乙個整型陣列，陣列裡有正數也有負數。陣列中的乙個或連續多個整數組成乙個子陣列。求所有子陣列的和的最大值。要求時間複雜度為 o n 動態規劃思想 轉移方程 dp i 1 0 時，dp i dp i 1 array i dp i 1 0 時，dp i array i dp i 1 小於0，則認為其毫...
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