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)
package com.algorithm05; public class Algorithm42 { public int FindGreatestSumOfSubArray(int[] array) { if(array.length<=0) return 0; int len = array.length; int nCurrSum,nMaxSum; nCurrSum = nMaxSum = 0; for(int i = 0 ; i < len ; i++){ if(nCurrSum<=0) nCurrSum = array[i]; else nCurrSum = nCurrSum + array[i]; if(nCurrSum>nMaxSum) nMaxSum = nCurrSum; } return nMaxSum; } public static void main(String[] args) { Algorithm42 algorithm42 = new Algorithm42(); int[] array = {6,-3,-2,7,-15,1,2,2}; int max = algorithm42.FindGreatestSumOfSubArray(array); System.err.println(max); } }
原文：http://www.cnblogs.com/CloudStrife/p/7374950.html