1. 问题及答案

先抛出一个问题，类似于《算法导论》中的股票问题。

1.1 问题

Find the contiguous subarray within an array (containing at least one number) which has the largest sum.
简单的一句话概括，就是找一个数组中拥有最大和的子数组，返回其和。

答案（不唯一）只有6行，可以说是非常简洁，且便于理解了。

1.2 一种答案

/* *@lucastan */
int maxSubArray(vector<int> &nums) {int ans = nums[0], i, sum = 0;for(i = 0; i < nums.size(); i++){sum += nums[i];ans = max(sum, ans);sum = max(sum, 0);}return ans;
}复制代码

2. 解题思路

读完问题，我们立刻就能想到的是从头开始加，总能枚举出来一个。

这个想法可以说是非常朴实了，但是……我们还是继续思考吧，第二反应就是贪心算法了（如果你能想到动态规划的思想，也不错啊，可以类似的求解）。

首先我们要说，贪心算法的简单定义是什么？（答案是白色字体）

总是找到一个在当前看来最优的解。

然后，我们现在要求的是什么？

数组中拥有最大和的子数组。

这样一来，目标就明确了，我们肯定是需要遍历数组的，不然怎么能确定我们考虑到了数组中所有元素呢？

明确了目标，我们结合贪心算法的定义，提出下一个问题，我们怎么确定现在的子数组元素的和到目前为止是最大的呢？

与在添加了下一个元素之前的数组进行比较。

那万一我们加到数组的某一个位置的时候，出现了和为负的情况……

笨啊，一旦加到某个元素出现和为负的情况，我们就应该舍弃前面的所有元素，然后在下一个元素处重新开始求和。如果等于零，那么我们就要从这个元素开始重新求和。
另外，不要钻最大子数组在中间的这一种情况的牛角尖，除非在计算时数组前面的元素和小于等于零，否则我们在这个代码里，永远会得到[0...x]（x代表子数组的最后一个元素序号，[0...x]难道不是他的子数组吗？就算我们最后得到数组本身，他也是该数组的子数组）。

3. 一点想法

文章看到这里，可能就有人发现了，这个问题并不是真的应用了贪心算法，我们只是借来了贪心算法一点点的思想，然后就得到了问题的解答。

（完整的贪心算法思想在这里是不能应用的，如果题目不要求子数组连续，那么倒是可以完整的应用贪心算法思想，但这样一来问题也就失去了意义。）

看了标题和开头的一点点胡言乱语，你是不是真的以为我要讲贪心算法了，哼，天真。

装完逼就跑，真刺激

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