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

使用动态规划
F(i):以array[i]为末尾元素的子数组的和的最大值,子数组的元素的相对位置不变
F(i)=max(F(i-1)+array[i] , array[i])
res:所有子数组的和的最大值
res=max(res,F(i))

如数组[6, -3, -2, 7, -15, 1, 2, 2]
初始状态:
F(0)=6
res=6
i=1:
F(1)=max(F(0)-3,-3)=max(6-3,3)=3
res=max(F(1),res)=max(3,6)=6
i=2:
F(2)=max(F(1)-2,-2)=max(3-2,-2)=1
res=max(F(2),res)=max(1,6)=6
i=3:
F(3)=max(F(2)+7,7)=max(1+7,7)=8
res=max(F(2),res)=max(8,6)=8
i=4:
F(4)=max(F(3)-15,-15)=max(8-15,-15)=-7
res=max(F(4),res)=max(-7,8)=8
以此类推
最终res的值为8

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js代码

function FindGreatestSumOfSubArray(array)
{
// write code here
if (array.length === 0) return 0
let max = array[0]
let res = array[0]
for (let i = 1; i < array.length; i++) {
max = array[i] > max+array[i]? array[i]: max+array[i]
res = res > max? res: max
}
return res
}

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