/* [连续子数组最大和] [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] 动态规划的思想。假设 dp[i] 表示 array[0,..,i] 的最大和。 那么 dp[i] = max(dp[i-1]+ dp[i], array[i])。 因为每一次计算只与前一个状态有关,进一步可以减小空间。 */ #include <iostream> #include <vector> #include <algorithm> #include <limits> using namespace std; class Solution{ public: int FindGreatestSumOfSubArray(vector<int> array){ int curSum = 0; int maxSum = numeric_limits<int>::min(); for(int n : array){ if(curSum < 0){ curSum = n; }else{ curSum += n; } maxSum = max(maxSum, curSum); } return maxSum; } }; int main() { return 0; }
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