广州番禺Python, Java小班周末班培训
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14.8.1 最大子序列和
这里的最大子序列和是指在一个包含n(n>=1)个数字的序列中，计算最大的连续排列的子序列和。举个简单的例子，比如序列-1，1，2，3，由于第一个元素为负数，其它为正数，所以最大的连续子列一定是1,2,3。
14.8.2 算法思路
最容易想到的算法思路是在循环中计算所有的连续子序列的和(暴力枚举)：在循环中从第一个数开始，不断与下一个数累加，并与前一个累加和进行比较。第一趟遍历结束以后，再从第二个数开始继续累加求和。
继续以序列-1，1，2，3为例，在循环中首先遍历出元素-1，子序列和为-1，接着遍历出元素1, 子序列和为-1+1, 接着再遍历出元素2，子序列和为-1+1+2，以此类推。第一趟遍历结束以后，再以第2个元素1作为起始值继续累加求和。
在Python中实现这样的算法，需要使用嵌套的循环结构:
# __author__ = 薯条老师
import random
def max_subsequence_sum(data):
"""
:param n: 包含n个数的列表
:return: 最大连续子序列和
"""
max_sum = data[0]
length = len(data)
for outer_index in range(length):
sum_ = data[outer_index]
max_sum = sum_ if sum_ > max_sum else max_sum
for inner_index in range(outer_index+1, length):
sum_ += data[inner_index]
max_sum = sum_ if sum_ > max_sum else max_sum
return max_sum
if __name__ == "__main__":
numbers = [random.randint(-5, 5) for _ in range(4)]
print("序列:{}\n最大连续子序列和:{}".format(numbers, max_subsequence_sum(numbers)))以上算法的时间复杂度为O(n2), 在本节内容中，薯条老师要介绍的是一个时间复杂度为O(n)的算法，该算法基于动态规划思想。该动态规划算法基于这样的思路，使用dp[i]表示以第i个数结尾的最大连续子序列和，于是存在以下递推公式：
dp[i] = max(n[i], dp[i-1]+n[i])
该公式表示以第i个数结尾的最大连续子序列和，要么是当前的数，要么是当前数之前的最大连续子序列和与该数相加。不难理解，如果dp[i-1]小于0，那么dp[i-1]+n[i]一定小于n[i], 否则就是两者之和。
14.8.3 算法实现
# __author__ = 薯条老师
import random
def max_subsequence_sum(data):
"""
:param data: 包含多个数的列表
:return: 最大连续子序列和
"""
max_sum = sum_ = data[0]
if len(data) <=1:
return max_sum
for number in data[1:]:
sum_ = number if sum_ < 0 else sum_+number
if sum_ > max_sum:
max_sum = sum_
return max_sum
if __name__ == "__main__":
numbers = [random.randint(-5, 5) for _ in range(4)]
print("序列:{}\n最大连续子序列和:{}".format(numbers, max_subsequence_sum(numbers)))13.4.3 最具实力的小班培训
薯条老师在广州做Python和Java的小班培训，一个班最多10人。不在广州的同学可以报名线上直播班，跟线下小班的同学们同步学习。打算参加小班培训的同学，必须遵守薯条老师的学习安排，认真做作业和项目。把知识学好，学扎实，那么找到一份高薪的工作就是很简单的一件事。
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