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)。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:
比较之前的最大和加当前数,和当前数哪个大,赋值给PreSum
判断PreSum和MaxSum哪个大
# -*- coding:utf-8 -*-
class Solution:
def FindGreatestSumOfSubArray(self, array):
# write code here
MaxSum = array[0]
PreSum = array[0]
i = 1
while i < len(array):
PreSum = max(PreSum+array[i],array[i])
MaxSum = max(PreSum,MaxSum)
i+=1
return MaxSum