HZ偶爾會拿些專業問題來忽悠那些非計算機專業的同學。今天測試組開完會後,他又發話了:在古老的一維模式識別中,常常需要計算連續子向量的最大和,當向量全為正數的時候,問題很好解決。但是,如果向量中包含負數,是否應該包含某個負數,並期望旁邊的正數會彌補它呢？例如:{6,-3,-2,7,-15,1,2,2},連續子向量的最大和為8(從第0個開始,到第3個為止)。給一個數組，返回它的最大連續子序列的和，你會不會被他忽悠住？(子向量的長度至少是1) 思路： 最大和連續子陣列一定有如下幾個特點： 1、第一個不為負數 2、如果前面數的累加值加上當前數後的值會比當前數小，說明累計值對整體和是有害的；如果前面數的累加值加上當前數後的值比當前數大或者等於，則說明累計值對整體和是有益的。 步驟： 1、定義兩個變數，一個用來儲存之前的累加值，一個用來儲存當前的最大和。遍歷陣列中的每個元素，假設遍歷到第i個數時： ①如果前面的累加值為負數或者等於0，那對累加值清0重新累加，把當前的第i個數的值賦給累加值。 ②如果前面的累加值為正數，那麼繼續累加，即之前的累加值加上當前第i個數的值作為新的累加值。 2、判斷累加值是否大於最大值：如果大於最大值，則最大和更新；否則，繼續保留之前的最大和

class Solution:
    def FindGreatestSumOfSubArray(self, array):
        # write code here
        if len(array)<=0:
            return 0
        temp_sum = 0
        list_sum = []
        for i in array:
            temp_sum = temp_sum + i
            list_sum.append(temp_sum)
            if temp_sum > 0
 
:
                continue
            else:
                temp_sum = 0
        return max(list_sum)