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)。你会不会被他忽悠住？(子向量的长度至少是1)
分析：
求连续子向量的最大和，那么就是说，
如果向量都是负数的话，那么找到最大负数即可。否则，
这个子向量的第一个数是正数，末尾一个也是正数。
中间如果有负数，那么它们一连串的和一定比它们前的第一个正数小。这样正数才有为最大和做出贡献。
代码：
class Solution {
public:
int FindGreatestSumOfSubArray(vector<int> array) {
int aSize = array.size();
int greatestSum = array[];
int sum = ;
for(int i = ; i < aSize; i++) {
if(sum > ) sum += array[i]; // 加入连续子向量中
else sum = array[i]; // 重新设置连续子向量的开头
if(greatestSum < sum) {
greatestSum = sum;
}
}
return greatestSum;
}
};