题目

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)

分析

引入两个变量：
sum：记录连续子数组的和，初始值为0
maxSum：记录连续子数组的最大和，初始值为array[0]

1. 遍历数组，更新sum值（sum += array[i]）
2. 然后判断sum与maxSum的大小，若sum > maxSum，则更新maxSum
3. 还需判断sum是否小于0，如果当前sum小于0了，则将sum置为0，去计算下一个子数组的和

代码

public class Solution {
    public int FindGreatestSumOfSubArray(int[] array) {
        int len = array.length;
        if(len == 1){
            return array[0]; //若数组只有一个数
        }
        int sum = 0; //记录连续子向量的和
        int maxSum = array[0]; //记录连续子向量最大和，初始值为array[0]
        for(int i=0; i<len; i++){
            sum = sum+array[i];
            if(sum > maxSum){
                maxSum = sum;
            }
            if(sum < 0){ //如果sum小于0，则将当前sum置0
                sum = 0;
            }
        }
        return maxSum;
    }
}
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