题目

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

动态规划，令sum[i]为第i个数结尾的子向量的，只需要求出sum[i]的最大值就可以了

当i=0时，或者sum(i-1)<=0时，sum(i)=array[i];

当i≠0时，或者sum(i-1)>0时，sum(i)=sum(i-1)+array[i];

代码

function FindGreatestSumOfSubArray(array){
    if (array.length < 0)
        return 0;
    var sum = array[0],
        tempsum = array[0];
    for (var i = 1; i < array.length; i++) {
        tempsum = tempsum < 0 ? array[i] : tempsum + array[i];
        sum = tempsum > sum ? tempsum : sum;
    }
    return sum;
}