面试题42：连续子数组的最大和

题目：
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)

思路：
当当前子数组的和为负数时，对和只有负面效应，因此应该丢掉相应的元素，从下一个元素开始计算，在每次算完当前和是判断是否比之前最大的和大决定是否更新。具体如下：

42 连续子数组的最大和.png

代码实现：

class Solution:
    g_InvalidInput=False
    def FindGreatestSumOfSubArray(self, array):
        
        if not array or len(array)<=0:
            g_InvalidInput = True
            return 0
        g_InvalidInput = False
        currentSum = 0
        greatSum = float('-inf')
        for i in range(len(array)):
            if currentSum <= 0:
                currentSum = array[i]
            else:
                currentSum += array[i]

            #判断是否需要更新
            if currentSum > greatSum:
                greatSum = currentSum
        return greatSum

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