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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)
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后来,看到有个同学是用动态规划做的,原谅我当时还不清楚这个。但大佬讲的很清楚,我也基本理解了一点。直接截的那位同学的题解:
牛客链接:
https://www.nowcoder.com/questionTerminal/459bd355da1549fa8a49e350bf3df484?f=discussion
public class Solution {
public int FindGreatestSumOfSubArray(int[] array) {
//动态规划
int maxArr=array[0];//包含当前元素array[i]在内的一个连续子,数组的大值
int maxVal=array[0];//记录所有子数组中的大值
for(int i=1;i
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