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)
public class Solution {
public int FindGreatestSumOfSubArray(int[] array) {
if (array == null || array.length <= 0) {
return 0;
}
int sum = array[0];
int max = array[0];
for (int i = 1; i < array.length; i++) {
if (sum < 0) {
sum = array[i];
}else{
sum += array[i];
}
max = sum > max ? sum : max;
}
return max;
}
}最大字段和，很经典的动态规划问题。
算法时间复杂度O（n） 用total记录累计值，maxSum记录和最大 基于思想：对于一个数A，若是A的左边累计数非负，那么加上A能使得值不小于A，认为累计值对整体和是有贡献的。如果前几项累计值负数，则认为有害于总和，total记录当前值。 此时 若和大于maxSum 则用maxSum记录下来
什么是蓝绿发布？
蓝绿发布 (Blue Green Deployment) 是一种平滑过渡的发布模式。蓝绿发布的操作模式上，首先依赖于能够将全站应用划分为对等的 A、B 两个单元，A 先发布新产品代码并引入少许用户流量，B 继续运行老产品代码；如果新代码 A 经线上运行观察没有迹象表明有问题，或者用户行为对 A 中的变化没有特别的反馈，那么逐步引入更多用户流量，直至所有用户都访问新产品。因此，蓝绿发布可以保证整体系统的稳定，在产品开放前期就可以发现、调整问题，以保证其影响面可控，这种能力为进行频繁的线上变更编织了一道强大的安全网，使得代码变更更加安全可靠。