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)。(子向量的長度至少是1)
遍歷array，對於每乙個數字，我們判斷，（之前的sum + 這個數字） 和 （這個數字） 比大小，如果（這個數字）自己就比 （之前的sum + 這個數字） 大的話，那麼說明不需要再繼續加了，直接從這個數字，開始繼續，因為它自己已經比之前的sum都大了。
反過來，如果 （之前的sum + 這個數字）大於 （這個數字）就繼續加下去。
利用動態規劃做題。
只遍歷陣列一遍，當從頭到尾部遍歷陣列a， 遇到乙個數有兩種選擇 （1）加入之前subarray （2）自己另起乙個subarray
設狀態f[i], 表示以array[i]結尾的最大連續子串行和，狀態轉移方程如下:
f[i] = max(f[i-1] + array[i],array[i])
從狀態轉移方程上f[i]只與f[i-1]有關，與其他都無關，因此可以用乙個變數來記住前乙個的最大連續陣列和就可以了。這樣就可以節省空間了。
package array;
/** * 連續子陣列的最大和
* 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)。(子向量的長度至少是1)
* 思路：
* f（i）：以array[i]為末尾元素的子陣列的和的最大值，子陣列的元素的相對位置不變
f（i）=max（f（i-1）+array[i] ， array[i]）
res：所有子陣列的和的最大值
res=max（res，f（i））
如陣列[6, -3, -2, 7, -15, 1, 2, 2]
初始狀態：
f（0）=6
res=6
i=1：
f（1）=max（f（0）-3，-3）=max（6-3，3）=3
res=max（f（1），res）=max（3，6）=6
i=2：
f（2）=max（f（1）-2，-2）=max（3-2，-2）=1
res=max（f（2），res）=max（1，6）=6
i=3：
f（3）=max（f（2）+7，7）=max（1+7，7）=8
res=max（f（2），res）=max（8，6）=8
i=4：
f（4）=max（f（3）-15，-15）=max（8-15，-15）=-7
res=max（f（4），res）=max（-7，8）=8
以此類推
最終res的值為8
*/public class solution01 ;
system.out.println(findgreatestsumofsubarray(arr));
}public static int findgreatestsumofsubarray(int array)
return maxsum;
}}
劍指offer 連續子陣列最大和
題目 對於乙個有正有負的整數陣列，請找出總和最大的連續數列。給定乙個int陣列a和陣列大小n，請返回最大的連續數列的和。1.思路 1 定義兩個變數，乙個儲存最終的最大和，乙個是臨時變數，不能初始化為0，初始化都為陣列第乙個數 防止都是負數，它的和肯定是負數 2 for迴圈依次向後遍歷，如果tmp臨時...
劍指offer 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...
《劍指offer》連續子陣列的最大和
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...