连续子数组的最大和.md

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)。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)

时间限制：1秒

空间限制：32768K

思路：这是经典的动态规划题目，最大子序列和，只需要 O(n) 的时间复杂度就可以求出答案,dp方程：dp[i] = max{A[i], dp[i-1]+A[i]}

示例代码:

	int FindGreatestSumOfSubArray(vector<int> array) {
	    int maxRes = -9999;
	    int temp = array[0];
	    for (int i = 1;i < array.size();i++) {
	        if (array[i] + temp <= array[i])
	            temp = array[i];
	        else
	            temp += array[i];
	        maxRes = max(maxRes,temp);
	    }
	    return maxRes;
	}