剑指offer-30.连续子数组的最大和

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)。你会不会被他忽悠住？(子向量的长度至少是1)

思路：动态规划问题，定义一个sum，一个temp_sum，对当前和temp_sum进行判断，如果大于0，继续往下加，小于0，附新值给temp_sum，然后

再把当前和与sum进行对比。

class Solution {public:    int FindGreatestSumOfSubArray(vector<int> array)     {        if (array.empty())            return 0;        int sum = array[0];        int temp_sum = array[0];        for (int i = 1; i < array.size(); i++)        {            temp_sum = (temp_sum > 0) ? temp_sum + array[i]:array[i];//只有当前和大于0连续子数组才有加下去的必要            sum = (temp_sum > sum) ? temp_sum : sum;          }        return sum;        }};