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  

 1 # -*- coding:utf-8 -*-
 2 class Solution:
 3     def FindGreatestSumOfSubArray(self, array):
 4         # write code here
 5         MaxSum = array[0]
 6         PreSum = array[0]
 7         i = 1
 8         while i < len(array):
 9             PreSum = max(PreSum+array[i],array[i])
10             MaxSum = max(PreSum,MaxSum)
11             i+=1
12         return MaxSum