31_连续子数组的最大和

#include <iostream>
#include <vector>
using namespace std;

/*
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？
*/

class Solution 
{
public:
	//穷举法，时间复杂度O(N^2)
	int FindGreatestSumOfSubArray(vector<int> array) 
	{
		if (array.size() == 0)
		{
			return 0;
		}
		int Max = array[0];
		int Sum = 0;
		for (int i = 0; i < array.size(); ++i)
		{
			Sum = 0;
			int Max1 = Max;
			for (int j = i; j < array.size(); ++j)
			{
				Sum += array[j];
				if (Sum > Max)
				{
					Max1 = Sum;
				}
			}
			if (Max1 > Max)
			{
				Max = Max1;
			}
		}
		return Max;
	}

	//贪心法，时间复杂度为O(N)
	int FindGreatestSumOfSubArray_Better(vector<int> array)
	{
		if (array.size() == 0)
		{
			return 0;
		}
		int Max = 0xffffffff;
		int Sum = 0;
		int NegMax = 0x80000000;
		for (int i = 0; i < array.size(); ++i)
		{
			Sum += array[i];
			if (Sum < 0)
			{
				Sum = 0;
			}
			if (Sum > Max)
			{
				Max = Sum;
			}
			if (NegMax < array[i])
			{
				NegMax = array[i];
			}
		}
		return Max > 0 ? Max : NegMax;
	}

};

void Test()
{
	//vector<int> ivec = { 6, -3, -2, 7, -15, 1, 2, 2 };
	//vector<int> ivec = { 1, -2, 3, 10, -4, 7, 2, -5 };
	vector<int> ivec = { -3, -2, -3, -10, -4, -7, -2, -5 };
	cout << Solution().FindGreatestSumOfSubArray(ivec) << endl;
}

void Test1()
{
	//vector<int> ivec = { 1, -2, 3, 10, -4, 7, 2, -5 };
	vector<int> ivec = { -3, -2, -3, -10, -4, -7, -2, -5 };

	cout << Solution().FindGreatestSumOfSubArray_Better(ivec) << endl;
}
int main()
{
	Test1();
	return 0;
}