剑指Offer-数组-连续子数组的最大和

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)

思路

• 子向量的最小长度为1，那么有可能最大值是负数，所以对于我们来说有两种情况
• 第一种情况 全是正数或部分正数部分负数 得出来的最大值都是正数
• 第二种情况 全是负数 所以得出来的最大值是负数 对于这种情况 我们就需要拿我们得到的子数组最大值去和当前值对比

代码

function FindGreatestSumOfSubArray(array)
{
    if(array.length<=1){
        return array[0]
    }
    let sum = 0; //连续子数组的和
    let max = array[0]; //子数组和的最大值 默认值为第一个
    for(let i=0;i<array.length;i++){
        sum = sum +array[i];
        if(sum > max){ //如果sum大于max 则将sum赋值给max
            max = sum ;
        }
        if(sum < 0 && array[i+1]>=0){ //第一种情况 那么如果sum小于0 则将sum赋值为0
            sum = 0;
        } 
        if(sum < 0 && array[i]<0 && array[i]>max){ //第二种情况 全是负数 但我们不可能去判断这个数组是否全是负数 我们只能去判断下一个是不是负数 且array[i]大于max 那么把array[i]赋值给max
            max = array[i];
        }
    }
    return max;
}