《剑指offer》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)

解析一：很暴力的O（n2）的时间复杂度解决，问题是解决了，但是是蛮力，下面看蛮力是如何使出来的

    public int FindGreatestSumOfSubArray(int[] array) {        int max=Integer.MIN_VALUE;        int sum=0;        for(int i=0;i<array.length;i++){            for(int j=i;j<array.length;j++){                sum+=array[j];                if(sum>max){                    max=sum;                }            }            sum=0;        }        return max;    }

解析二：时间复杂度为O(n），动态规划的思想。下面请欣赏下

public class Solution {    public int FindGreatestSumOfSubArray(int[] array) {        int start=array[0];//指向第一个        int max =array[0];//指向第一个        for(int i=1;i<array.length;i++){            start=Math.max(array[i],start+array[i]);            max=Math.max(start,max);        }        return max;    }}