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

用sum表示遍历到当前元素为止出现的最大连续子向量合，tempSum表示以当前元素为尾的连续最大子向量和，初始都赋值为数组的第一个元素。
从第二个元素开始，tempSum的结果有两种可能，第一种是直接更新为当前元素，第二种是在之前的tempSum的基础上再加上当前元素，最终tempSum的值取两者中的大值，然后和sum比较并且更新到sum里面，最终sum就是连续子向量的最大和

参考代码

class Solution{public:    int FindGreatestSumOfSubArray(vector<int> array)    {        int len = array.size();        int sum = array[0], tempSum = array[0];        for (int i = 1; i < len; ++i)        {            tempSum += array[i];            if (tempSum < array[i]) tempSum = array[i];            if (tempSum > sum) sum = tempSum;        }        return sum;    }};