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我选择的是 [代码大全2英文版(完整清晰版)].chm

问题分析

对于一维的情况，经典的方式是使用前缀数组s[i]表示a[0]至a[i]的加和，区间最大和若是a[i]至a[j]则等价于s[j]-s[i-1]。以j结尾的区间的最大和必然等于s[j]减去j之前的s中的最小值，而这这个位置是单调递增的。因此时间复杂度为O(n)。

那么我们进入二维的。

同理:

设s[x][y]为以坐标(0,0)为左上角，(x,y)为右下角的点所形成的的矩形的加和。以(a,b)(x,y)构成的矩形的值为，(s[x][y] - s[a-1][y])-(s[x][b-1] - s[a-1][b-1])，不具备一维时的单调性，只能通过在此枚举一行。时间复杂度为O(m*n*n)，无法达到最好的O(m*n)。

f = open("num.txt", "r")

a = []#数组

for line in f.readlines():

a.append(int(line))

n = len(a)

ss = 0

s = []#前缀数组

for i in range(0,n):

ss += a[i]

s.append(ss)

small = 65535

big = -65535

for i in range(0,n):

if s[i] < small:

small = s[i]

if s[i] - small > big:

big = s[i] - small

print big

x=raw_input("row number\n")

y=raw_input("line number\n")

f=open("num.txt","r")

num=[]

for i in range(0,int(x)):

for j in range(0,int(y)):

l=f.readline()

l=l.strip('\n').split(",")

num.append(l)

temp=[0]*int(x)

s=0

a=-1000000

for i in range(0,int(y1)):

for j in range(i,int(y1)):

for k in range(0,int(x)):

temp[k]+=int(num[j][k])

if(s+temp[k]<temp[k]):

s=0

s+=temp[k]

if(a<s):

a=s

s=0

s=0

temp=[0]*int(x)

print a

代码二，已测试过。