，， 在本周的课堂上，老师再一次提高了要求，将一维数组升级成为了二维数组，然后求出块状的连续子数组。
一开始还想着借鉴之前球一维数组的O（n）的算法，后来还是没有找到头绪，舍友讲了自己的办法，但是没有去仔细去问，也就不了了之，他的那个虽然是O（n四次方）的算法，但是好在实现起来比较简便一点。
后来想了想没有想出来，查看相关的资料，找到了和之前求一维数组类似的方法，就是直接将这个二维数组降维，将它压缩成一维数组，这样讲可能不太好理解，下面举一个例子，来阐释这个方法：
我们首先设置一个数组：，在这种情况下
，我可以将它看成一个一维数组，然后求出它的最大子数组，在这种情况下
，则需要将
，
，
，看成三个一维数组中的元素，然后求出它们的最大子数组。依次类推，我们可以求出剩下的情况
，
，
，
等。
既然知道了怎么做，那么剩下的就是通过遍历来算出所有额最大值，并将他们放入到数组中，然后再通过一次遍历来获得最大的块状连续子数组即可。
public class Main {
static int length=0;//长度是指这个块状的长度（所占的列数
static int max_i=0;
static int line=3;
static int list=4;
static int start=0;//start是指开始的列数，即从第几列开始形成块状数组
static int sumList=(int) (list*(list+1)*0.5);//设置一个储存所有最大子数组的数组
static int []maxsum=new int[sumList];
private static void max(int p[][]) {
int remaining=list-start;
int max = 0;
int tempsum=0;
for(int z=0;z<remaining;z++) {
for(int j=0;j<line;j++) {
if(length<1) {//这个是只有一列时候的特殊情况
tempsum=tempsum+p[j][start];
if(j==0)
max=tempsum;
if(tempsum>max) {
max=tempsum;
}
if(tempsum<0){
tempsum=0;
}
}else {
for(int i=start;i<(length+1+start);i++) {
if(i>(list-1)) {
break;
}
tempsum=tempsum+p[j][i];
if(j==0)
max=tempsum;
if(tempsum>max) {
max=tempsum;
}
if(i>=(length+start)) {
if(tempsum<0){
tempsum=0;
}
}
}
}
}
length++;
maxsum[max_i]=max;
max_i++;
tempsum=0;
}
start++;
length=0;
}
private static int MAX(int max[]) {
System.out.println("输出最大值数组:");
for(int i=0;i<max.length;i++){
System.out.print(max[i]+"\t");
}
int max_=0;
for(int i=0;i<max.length;i++){
if(max[i]>max_){ //求出最大值
max_=max[i];
}
}
System.out.println("\n最大值:"+max_);
return 0;
}
public static void main(String[] args) {
// TODO Auto-generated method stub
int[][] p= {{5,-3,6,7},
{-12,5,7,-34},
{5,7,21,4}};//设置一个数组
for(int i=0;i<list;i++) {
max(p);
}
MAX(maxsum);
}
}