简短的分析见:http://blog.csdn.net/shiquxinkong/article/details/17934747

def FindGreatestSumOfSubArray(array, index = None):
curSum = 0
maxSum = 0
#return maxSum without the start and end index
if index == None:
for x in array:
curSum = max(curSum, 0)
curSum += x
maxSum = max(maxSum, curSum)
return maxSum
#return maxSum and the start and end index
else:
curS = -1
curE = -1
maxS = -1
maxE = -1
for i in range(len(array)):
if curSum <= 0:
curSum = array[i]
curS = i
curE = i
else:
curSum += array[i]
curE = i
if curSum > maxSum:
maxS = curS
maxE = curE
maxSum = curSum
return maxSum, maxS, maxE

这里通过index參数重载了两个版本号,一个只返回最大子段和,但有的时候我们可能还被要求返回取得最大子段和的起始区间。

上面的代码尽管看起来不像动态规划,可是思想确实是dp的思想。

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