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)
解答
从前往后遍历
# coding:utf-8
class Solution:
def FindGreatestSumOfSubArray(self, array):
# write code here
l1 = array
l2 = []
if len(l1) == 0:
return 0
for i in range(len(array)):
num = array[i]
if l2 == []:
l2.append(num)
else:
if num <= l2[-1]:
l2.append(l2[-1])
else:
l2.append(num)
for j in l1[i+1:]:
num += j
if num <= l2[-1]:
l2.append(l2[-1])
else:
l2.append(num)
print l2
return l2[-1]
p = Solution()
ret = p.FindGreatestSumOfSubArray([-2,-8,-1,-5,-9])
print ret
结束!