剑指offer中连续子数组的最大和+最大的子序列和的问题

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)。你会不会被他忽悠住？(子向量的长度至少是1)
思路：
1先判断当前的和是否大于0；如果大于零，将当前的和添加当前的元素；如果小于零，将当前的和变成当前的元素。
2再进行与当前最大值进行比较
代码如下：

class Solution {public:    int FindGreatestSumOfSubArray(vector<int> array) {        int thissum,maxsum;        thissum=0;        maxsum=-1000000;        for(int i=0;i<array.size();i++)            {            if (thissum<0)                {                thissum=array[i];            }            else                {thissum=thissum+array[i];}            if (thissum>maxsum)                {                maxsum=thissum;            }        }        return maxsum;    }};

最大的子序列和的问题：

  给定整数A1，A2，...，An（可能有负数），求Σjk=i Ak 的最大值（为方便起见，如果所有整数均为负数，则最大子序列的和为0）。  注意题目要求所有整数均为负数时输出0.

int MaxSubsequenceSum(const int A [] , int N ){   int  ThisSum , MaxSum , j ;   ThisSum = MaxSum = 0 ;   for( j=0 ; j<N ; j++ )   {       ThisSum + = A [ j ] ;       if( ThisSum > MaxSum )            MaxSum = ThisSum ;       else            if( ThisSum < 0)               ThisSum = 0 ;   }   return MaxSum ; }

参考：http://www.cnblogs.com/yaoyueduzhen/p/4384412.html