剑指offer——面试题31：连续子数组的最大和

Solution1:

第一次做这道题。。
讲道理是这是标准的动态规划的题目，可是思路未完全想好。
min_element(iterator, iterator)和max_element(iterator, iterator)，迭代器的指示范围是[闭，开）区间，返回值可以是迭代器或指针（最小或最大元素的位置）。
Solution1:自己想出来的菜鸡方法。。。

class Solution {
public:int FindGreatestSumOfSubArray(vector<int> array) {int n = array.size();if(n <=0 )return 0;if(n == 1)return array[0];vector<int> temp(n,0);temp[0] = array[0];for(int i = 1; i < n; i++)temp[i] = temp[i-1] + array[i];int temp_max = temp[n-1],res_max = INT_MIN;for(auto iter = temp.end()-1; iter>temp.begin(); iter--){temp_max = max(temp_max, *iter - *min_element(temp.begin(),iter));res_max = max(res_max,temp_max);}return max(res_max,temp[0]);}
};

Solution2:动态规划思想放光芒！

参考网址：http://www.cnblogs.com/qqky/p/6931976.html
解题思路：本题时动态规划问题
dp[i]表示到以a[i]结尾的最长连续子数组的最大和
dp[i] = array[i] i==0 || dp[i-1]<0
dp[i] = dp[i-1] + array[i] i != 0 && dp[i-1] > 0
定义一个初始值为最小值的maxSum，然后如果dp[i]>maxSum maxSum = dp[i]最后返回maxSum

class Solution {public://dp[i] = array[i]  i==0 || dp[i-1]<0//dp[i] = dp[i-1] + array[i] i != 0 && dp[i-1] > 0int FindGreatestSumOfSubArray(vector<int> array) {int length = array.size();if(array.empty() || length <=0)return 0;int dp[length];memset(dp,0,length);dp[0] = array[0];int maxSum = dp[0];for(int i=1;i<length;i++){if(dp[i-1] > 0){dp[i] = dp[i-1] + array[i];}else{dp[i] = array[i];}if(dp[i] > maxSum){maxSum = dp[i];}}return maxSum;}};

20180904重做：比较标准的dp写法

class Solution {
public:int FindGreatestSumOfSubArray(vector<int> array) {if (array.size() == 1) return array[0];vector<int> dp(array.size(), 0);dp[0] = array[0];int max_val = dp[0];for (int i = 1; i < array.size(); i++) {if (dp[i - 1] <= 0)dp[i] = array[i];else dp[i] = dp[i - 1] + array[i];max_val = max(max_val, dp[i]);}return max_val;}
};

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