求序列里连续子序列最大和

         前两天再看《数据结构与算法分析C++描述》这本书的时候，第二章有个讲求序列里连续最大子序列和的问题。讲了四种算法，第四种算法时间复杂度是0(n)，当然已经是最优的了。算法原理讲的挺清晰的，我大概实现了一下，随便输入了一组测试用例，仔细一看结果有点不太对，我先把书中的例子贴上来，大家看一下能发现问题不。其实问题不大，只不过令我感到奇怪的是这书都第三版了，这么明显的问题竟然没有发现，不知道是出版社翻译有问题，还是说原作者写的不对。由于没有原版书就不清楚了，看过原版的可以告诉我一声。好的，现在写书上的例子，由于我没带书，自己就凭记忆写了，要是对不上的别说我在这瞎说，大家明白意思就行。

int MaxSubSum(const vector<int>& vecArr)<br />{<br /> int SubSum = 0; // 子序列和<br /> for (size_t i = 0; i < vecArr.size(); ++i)<br /> {<br /> if (vecArr[i] >= 0)<br /> {<br /> SubSum += vecArr[i];<br /> }<br /> else if (vecArr[i] < 0)<br /> {<br /> SubSum = 0;<br /> }<br /> }<br /> return SubSum;<br />}

 代码1:书中源代码

int MaxSubSum(const vector<int>& vecArr)<br />{<br /> int SubSum = 0; // 子序列和<br /> for (size_t i = 0; i < vecArr.size(); ++i)<br /> {<br /> if (vecArr[i] >= 0)<br /> {<br /> SubSum += vecArr[i];<br /> }<br /> else if ((vecArr[i] + SubSum) < 0)<br /> {<br /> SubSum = 0;<br /> }<br /> }<br /> return SubSum;<br />} 

代码2：修改过的代码

         其实这里面问题就出在，对下一个数的判断问题上，不因该判断这个数是否是负的，而是因该判断前面序列的和加上当前数的和是否大于零。大于零的话肯定可以为后面的序列贡献力量，当然要保存。问题不大，就是告诉大家在以后的学习中要多思考，不仅要知其所然，还要知其所以然。