连续子数组的最大和

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
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。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)

思路：数组中的每个元素都会想，如果前面数组元素的和小于等于0，说明对我没有什么贡献，那就从我开始重新找最大值。否则在前面的基础上再加上我的值。然后每次都判断下最大值是否创下新高。

class Solution {
public:
int FindGreatestSumOfSubArray(vector<int> array) {
int maxadd = array[0];
int temp = 0;
for(int i=0;i<array.size();i++)
{
if(temp<=0)
{
temp = array[i];
}
else
temp += array[i];
if(temp>maxadd)
maxadd = temp;
}
return maxadd;

}
};