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)
思路：
動態規劃入門，令f(i)為前i個元素最大和，則f(i) = max( f(i-1) + array[i], array[i])，前i個元素的最大和為前i-1個元素最大和加上第i個元素和當前元素兩者之間的最大值。
c++
class solution
return maxsum;
}};
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輸入乙個整型陣列，陣列裡有正數也有負數。陣列中乙個或連續的多個整 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 例如，輸入的陣列為，和最大的子陣列為，因此輸出為該子陣列的和18。涉及的知識點是 動態規劃 通常可以用遞迴的方式分析動態規劃問題，但最終都會基於迴圈進行編碼。分析規律...
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