題目：
給定乙個整數陣列 arrays，請你在該陣列中找出連續子陣列的最大和，並返回最大和。
示例:
給定陣列：
返回值為8(從第0個開始,到第3個為止)。
當前操作受子問題影響，並且最優解建立在子問題需要有最優解的基礎之上，用動態規劃解決。截止到第i位，以第i位為結尾的子陣列之和的最大值表示為sum[i]。
1)如果sum[i-1]大於0，那麼sum[i]=sum[i-1]+array[i]；
2)如果sum[i-1]小於0，那麼sum[i]=array[i]，因為sum[i-1]小於0，不會對sum[i]有增加效果，只會更小。
並且在每一步的更新中，不斷儲存當前最大值。時間複雜度o(n)。
**實踐：
import random
class solution:
def findgreatestsumofsubarray(self, array):
if not array or len(array)==0:
return 0
current = 0
max_sum = -float('inf')
for i in range(len(array)):
if current >= 0:
current += array[i]
else:
current = array[i]
max_sum = max(max_sum, current)
return max_sum
if __name__ == '__main__':
array = [random.randint(-10, 10) for i in range(10)]
print(array)
solution = solution()
max_sum = solution.findgreatestsumofsubarray(array)
print(max_sum)
#輸出結果如下：
[-10, -7, 1, 3, 1, 3, -7, 3, 0, -3]
8
最大和連續子陣列
問題描述 乙個數值型陣列，其子陣列有多個，求其子陣列中最大的和值。所謂和值，是指數組所有元素相加的和。解法 1 掃瞄法，維護max變數，儲存最大和，其初始值為data 0 假設最大和子陣列的第一位下標為i，i從0到n 1，對於每個i值，從data i 開始，進行累加，每加乙個數，與max變數比較一次...
連續子陣列最大和
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...
連續子陣列最大和
求乙個陣列的連續的子陣列的最大和。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 思路 對於每個元素，有兩種可能，一是加入到原來的子陣列成為新的一員 二是自己成為新子陣列的開頭，這兩種情況應該怎樣判斷呢 如果當前元素加入到子串行中，求和的結果比自己的值還小，那麼就自己成為新子串行的開頭 即...