算法一，暴力法，时间复杂度O(n^3):
int MaxSubseqSum1( int A[], int N )
{ int ThisSum, MaxSum = 0;
int i, j, k;
for( i = 0; i < N; i++ ) { /* i是子列左端位置 */
for( j = i; j < N; j++ ) { /* j是子列右端位置 */
ThisSum = 0; /* ThisSum是从A[i]到A[j]的子列和 */
for( k = i; k <= j; k++ )
ThisSum += A[k];
if( ThisSum > MaxSum ) /* 如果刚得到的这个子列和更大 */
MaxSum = ThisSum; /* 则更新结果 */
} /* j循环结束 */
} /* i循环结束 */
return MaxSum;
}
算法二，时间复杂度O(n^2):
int MaxSubseqSum2( int A[], int N )
{ int ThisSum, MaxSum = 0;
int i, j;
for( i = 0; i < N; i++ ) { /* i是子列左端位置 */
ThisSum = 0; /* ThisSum是从A[i]到A[j]的子列和 */
for( j = i; j < N; j++ ) { /* j是子列右端位置 */
ThisSum += A[j]; /*对于相同的i，不同的j，只要在j-1次循环的基础上累加1项即可*/
if( ThisSum > MaxSum ) /* 如果刚得到的这个子列和更大 */
MaxSum = ThisSum; /* 则更新结果 */
} /* j循环结束 */
} /* i循环结束 */
return MaxSum;
}
算法三，在线处理，时间复杂度O(n)：
int MaxSubseqSum4( int A[], int N )
{ int ThisSum, MaxSum;
int i;
ThisSum = MaxSum = 0;
for( i = 0; i < N; i++ ) {
ThisSum += A[i]; /* 向右累加 */
if( ThisSum > MaxSum )
MaxSum = ThisSum; /* 发现更大和则更新当前结果 */
else if( ThisSum < 0 ) /* 如果当前子列和为负 */
ThisSum = 0; /* 则不可能使后面的部分和增大，抛弃之 */
}
return MaxSum;
}
算法四，分治法，时间复杂度O(nlogn).
