本文探讨了在查找最大和连续子序列问题中，如何优化Kadane算法以满足特定的去重与排序规则。当存在多个子序列具有相同最大和时，优先选择元素数量最少的子序列；若元素数量也相同，则选择在原始列表中最早出现的子序列。通过修改算法核心逻辑和提供Java代码示例，本文旨在提供一个清晰、专业的解决方案。
1. 引言
最大连续子序列和问题是经典的算法挑战，旨在从一个整数数组中找到一个连续子序列，使其元素之和最大。Kadane算法提供了一个高效的线性时间解决方案。然而，在实际应用中，往往需要处理更复杂的场景，例如当存在多个子序列具有相同的最大和时，需要根据额外的规则进行选择。本文将深入探讨如何修改Kadane算法，以满足以下两个关键的去重与排序条件：
- 条件一： 如果存在多个子序列具有相同的最大和，应优先选择元素数量最少的子序列。
- 条件二： 如果多个子序列不仅和相等，且元素数量也相等，则应选择在原始列表中最早出现的子序列。
2. Kadane算法核心原理回顾
Kadane算法通过动态规划的思想解决最大连续子序列和问题。它维护两个关键变量：
- current_max：表示以当前元素结尾的最大子序列和。
- global_max：表示到目前为止发现的全局最大子序列和。
其基本思想是，遍历数组时，对于每个元素，如果将当前元素添加到 current_max 会使其变小（即 current_max + current_element
为了追踪子序列的起始和结束索引，我们需要额外维护变量来记录当前子序列的起始索引以及全局最大子序列的起始和结束索引。
3. 针对特定条件的算法优化
为了实现上述两个条件，我们需要在Kadane算法的标准实现中，特别是在更新 global_max 时，加入精确的比较逻辑。
3.1 变量定义
我们定义以下变量来追踪子序列信息：
- maxSum: 存储全局最大子序列和。
- maxSumStartIndex: 存储全局最大子序列的起始索引。
- maxSumLastIndex: 存储全局最大子序列的结束索引。
- lastSum: 存储以当前元素结尾的子序列和。
- lastSumStartIndex: 存储以当前元素结尾的子序列的起始索引。
3.2 循环逻辑与条件判断
遍历列表时，我们首先更新 lastSum 和 lastSumStartIndex。如果 lastSum 加上当前元素后小于当前元素本身（这意味着从当前元素开始新的子序列会更好），则重置 lastSum 为当前元素，并更新 lastSumStartIndex 为当前元素的索引。
接下来是关键的比较和更新逻辑：
情况一：发现更大的和 (lastSum > maxSum) 如果 lastSum 大于当前的 maxSum，这表示我们找到了一个新的、更大的最大和子序列。此时，直接更新 maxSum 及其对应的起始和结束索引。
-
情况二：发现相同的和 (lastSum == maxSum) 这是处理去重与排序规则的核心。当 lastSum 等于 maxSum 时，我们需要根据子序列的长度和出现顺序来决定是否更新 maxSum 的索引。
- 比较长度： 计算当前 lastSum 对应的子序列长度 (currentLength) 和当前 maxSum 对应的子序列长度 (bestLengthSoFar)。
- 优先最短： 如果 currentLength 小于 bestLengthSoFar，这意味着我们找到了一个具有相同最大和但元素数量更少的子序列，根据条件一，我们应该更新 maxSum 的索引。
- 保持最早： 如果 currentLength 等于 bestLengthSoFar，根据条件二，我们应该选择在原始列表中最早出现的子序列。由于我们的循环是从前往后遍历的，如果 maxSum 的索引已经被设置，并且当前 lastSum 的索引与 maxSum 的索引对应的子序列具有相同的
