连续子数组的最大和(基础DP)

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我是靠谱客的博主单薄小懒猪，这篇文章主要介绍连续子数组的最大和(基础DP)，现在分享给大家，希望可以做个参考。

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)

基础DP

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# -*- coding:utf-8 -*-
class Solution:
def FindGreatestSumOfSubArray(self, array):
# write code here
if len(array) == 0:
return 0
maxx = sum = array[0]
for x in range(1, len(array)):
if sum >= 0:
sum += array[x]
else:
sum = array[x]
if sum > maxx:
maxx = sum
return maxx
if __name__ == "__main__":
a = Solution()
print a.FindGreatestSumOfSubArray([1,-2,3,10,-4,7,2,-5])
print a.FindGreatestSumOfSubArray([2,8,1,5,9])