动态规划：连续子数组的最大和

解答过程：

使用动态规划

F（i）：以array[i]为末尾元素的子数组的和的最大值，子数组的元素的相对位置不变

F（i）=max（F（i-1）+array[i] ， array[i]）

res：所有子数组的和的最大值

res=max（res，F（i））

如数组[6, -3, -2, 7, -15, 1, 2, 2]

初始状态：

F（0）=6

res=6

i=1：

F（1）=max（F（0）-3，-3）=max（6-3，-3）=3

res=max（F（1），res）=max（3，6）=6

i=2：

F（2）=max（F（1）-2，-2）=max（3-2，-2）=1

res=max（F（2），res）=max（1，6）=6

i=3：

F（3）=max（F（2）+7，7）=max（1+7，7）=8

res=max（F（3），res）=max（8，6）=8

i=4：

F（4）=max（F（3）-15，-15）=max（8-15，-15）=-7

res=max（F（4），res）=max（-7，8）=8

以此类推

最终res的值为8

代码很简洁：

public int FindGreatestSumOfSubArray(int[] array) {

int res = array[0]; //记录当前所有子数组的和的最大值

int max=array[0]; //包含array[i]的连续数组最大值

for (int i = 1; i < array.length; i++) {

max=Math.max(max+array[i], array[i]);

res=Math.max(max, res);

}

return res;

}

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