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本题知识点：数组
**算法知识视频讲解
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)
题解：这个题就是求最大子序列和，利用动态规划即可，定义两个值，一个maxsum,一个tempsum,利用tempsum依次加，
若大于maxsum，maxsum=tempsum,若tempsum<0则tempsum=0;
然后需要注意全负的情况，利用一个flag判断，利用一个max记录负数中最大的即可
代码如下：
class Solution {
public:
int FindGreatestSumOfSubArray(vector<int> array) {
int maxsum=0;
int tempsum=0;
int flag=0,max=INT_MIN;
for(int i=0;i<array.size();++i){
tempsum+=array[i];
if(array[i]>=0)flag=1;
if(array[i]>max)max=array[i];
if(tempsum>maxsum){
maxsum=tempsum;
}
if(tempsum<0){
tempsum=0;
}
}
if(flag==0){
return max;
}else{
return maxsum;
}
}
};
