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)
这是一道典型的动态规划的题目。但是要事先对数组进行检查是否全小于0,若全小于0,则输出数组元素的最大值,反之利用动态规划求解。
#include <vector>
#include <queue>
using namespace std;
class Solution {
public:
struct cmp{
bool operator ()(int a,int b)const{
return a<b;
}
};
bool check(vector<int> array){
bool flag = true;
for(int i = 0 ; i < array.size() ; i++){
if(array[i] >= 0){
flag = false;
break;
}
}
return flag;
}
int FindGreatestSumOfSubArray(vector<int> array) {
if(check(array) == true){
priority_queue<int,vector<int>,cmp> q;
for(int i = 0 ; i < array.size() ; i++){
q.push(array[i]);
}
return q.top();
}
int max = 0;
int tmp = 0;
for(int i = 0 ; i < array.size() ; i++){
tmp += array[i];
if(max < tmp){
max = tmp;
}else if(tmp < 0){
tmp = 0;
}
}
return max;
}
};