最大子数组问题/Maximum Subarray

问题描述：

Find the contiguous subarray within an array (containing at least one number) which has the largest sum. 
For example, given the array [−2,1,−3,4,−1,2,1,−5,4], 
the contiguous subarray [4,−1,2,1] has the largest sum = 6.

问题分析（参考了算法导论第4章分治策略的内容）：

为求一个含负数的一组数种，和为最大的子数组
这里使用分治的思想

首先，这一个子数组它只可能以3种方式存在：
完全在上半部分：low--mid
完全在下半部分：mid--high
或者跨越中点地存在：可理解为Arr[i..mid]+[mid+1..j]最大的元素和组成

算法的思想：递归地寻求左、右部分的最大子数组和
最后合并每次递归结果的解（只保留最后最大的结果）

时间复杂度分析：

n=1 T(1)=Θ(1)
n>1 子问题——求解左子数组和右子数组；每组子问题求解花费T(n/2)
所以算法的运行时间T(n)递归式为：
T(n)={  Θ(1)       ,n=1
              2T(n/2)  ,n>1
最后可以求解出T(n)=Θ(nlgn)

 #include<iostream>
 #include<climits>
 using namespace std;
 const int infinite=-;
 int Find_Max_Crossing_Subarray(int arr[],int low,int mid,int high)//扫描上半部分最大和、下半部分最大和，上下部分结合为跨越中点最大和
 {

     int left_sum=infinite;
     int right_sum=infinite;
     int max_left=-,max_right=-,sum=;
     for(int i=mid; i>=low; i--)
     {
         sum+=arr[i];
         if(sum>left_sum)
         {
             left_sum=sum;
             max_left=i;
         }
     }
     sum=;
     for(int j=mid+; j<=high; j++)
     {
         sum+=arr[j];
         if(sum>right_sum)
         {
             right_sum=sum;
             max_right=j;
         }
     }
     return (left_sum+right_sum);
 }
 int Find_Maximum_Subarray(int arr[],int low,int high)//
 {
     if(high==low)//只有一个元素的时候
         return arr[low];
     else
     {
         int mid=(low+high)/;
         int leftSum=Find_Maximum_Subarray(arr,low,mid);
         int rightSum=Find_Maximum_Subarray(arr,mid+,high);
         int crossSum=Find_Max_Crossing_Subarray(arr,low,mid,high);
         if(leftSum>=rightSum&&leftSum>=crossSum)
             return leftSum;
         else if(rightSum>=leftSum&&rightSum>=crossSum)
             return rightSum;
         else return crossSum;
     }
 }
 int main()
 {
     int arr[]= {,,,-,,,,,-,};
     int ans=Find_Maximum_Subarray(arr,,);
     cout<<ans<<endl;
     return ;
 }