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)

考察点：动态规划-求最大连续子数组的和
重点就是确定最优化结构，计算到前n个元素的最大子序列和
如果n-1之前为负数，则直接不加，否则则连一起：ans【i】=max（array【i】，array【i】+按时【i-1】
java代码实现

public class Solution {
    public int FindGreatestSumOfSubArray(int[] array) {
        int n=array.length;
        int[]ans=new int[n];
        int ret=ans[0]=array[0];
        for(int i=1;i<n;i++){
            ans[i]=Math.max(array[i],ans[i-1]+array[i]);
            ret=Math.max(ret,ans[i]);
        }
        return ret;
    }
}