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)。给一个数组，返回它的最大连续子序列的和，你会不会被他忽悠住？(子向量的长度至少是1)。

/*  算法时间复杂度O（n）  用 sum 记录累计值，max 记录和最大。  基于思想：对于一个数A，若是A的左边累计数非负，那么加上A能使得值不小于A，认为累计值对          整体和是有贡献的。如果前几项累计值负数，则认为有害于总和，sum 记录当前值。  此时，若 sum 大于 max 则用 max 记录下来。  */ function FindGreatestSumOfSubArray(array) {    if (array.length === 0) return 0    let sum = 0    let max = array[0]    for (let i = 0; i < array.length; i++) {      if (sum >= 0) {        sum += array[i]      } else {        sum = array[i]      }      if (sum > max) {        max = sum      }    }    return max}

原著是一个有趣的人,若有侵权,请通知删除