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)
把所有可能出現的子陣列的和，儲存到乙個列表中，然後取出最大的
（思路簡單，時間複雜度o(n2)，有待改進）
1deffindgreatestsumofsubarray(array):
2 max_list = #
存放陣列中任意連續下標的元素值的和
3 temp = 0 #
臨時變數，用於每次儲存陣列中每次連續下標元素的和
4for i, a in enumerate(array): #
遍歷列表5#
二層迴圈，個人感覺有點類似氣泡排序的結構
6for j in range(i+1, len(array)+1):
7 temp =sum(array[i:j])
把每次求出的連加和儲存到列表
9print(max_list) #
找出列表中的最大的那個連加和
10return max(max_list) #
返回11
#max_list 中的值12#
[1, -1, 2, 12, 8, 15, 17, 12, -2, 1, 11, 7, 14, 16, 11, 3, 13, 9, 16, 18, 13, 10, 6, 13, 15, 10, -4, 3, 5, 0, 7, 9, 4, 2, -3, -5]
13 a = findgreatestsumofsubarray([1,-2,3,10,-4,7,2,-5]) #
測試14
print(a) #
輸出結果 18
牛客網 連續子陣列的最大和
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