题目描述

HZ偶尔会拿些专业问题来忽悠那些非计算机专业的同学。今天测试组开完会后,他又发话了:在古老的一维模式识别中,常常需要计算连续子向量的最大和,当向量全为正数的时候,问题很好解决。但是,如果向量中包含负数,是否应该包含某个负数,并期望旁边的正数会弥补它呢？例如:{6,-3,-2,7,-15,1,2,2},连续子向量的最大和为8(从第0个开始,到第3个为止)。给一个数组，返回它的最大连续子序列的和，你会不会被他忽悠住？(子向量的长度至少是1)

思路

1.这道题可以使用动态规划思想求解，F（i）=max（F（i-1）+array[i] ， array[i]）。
2.每次相加时，判断当前结果是否会使后续结果更大，若可以（sum>0），就保留当前和并继续相加的行为；若不可以(sum<0)，则抛弃当前结果，重新开始(sum=0)。
3.使用一个数字（ans）,用于保存最大子序和即可。

Java代码实现

    public int maxSubArray(int[] nums) {
        int ans = Integer.MIN_VALUE;
        int sum = 0;
        for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
            sum += nums[i];
            ans = Math.max(sum,ans);
            if(sum<0){
                sum = 0;
            }
        }
        return ans;
    }

Golang代码实现

func maxSubArray(nums []int) int {
    if len(nums) == 0{
        return 0
    }
    res := nums[0]
    cur := nums[0]
    for i:=1; i<len(nums);i++{
        if cur<0 {
            cur = 0
        }
        cur += nums[i]
        if cur > res{
            res = cur
        }
    }
    return res
}