題目描述：給乙個浮點數序列，取最大乘積連續子串的值，例如 -2.5，4，0，3，0.5，8，-1，則取出的最大乘積連續子串為3，0.5，8。也就是說，上述陣列中，3 0.5 8這3個數的乘積3*0.5*8=12是最大的，而且是連續的。
提醒：子串子串行不同，子串要求連續，子串行不要求連續。
分析：這個問題與「最大子陣列」問題極為相似，最大子陣列是求和的最大子串，該題是求積的最大子串。最大子陣列中，最巧妙的演算法是dp演算法，思想以及源**如下：
先看陣列a[0…i],已知它的最大子陣列，記為res(i)，同時，也可求得包含元素a[i]的最大子陣列。記為sum(i)。
對於陣列a[0…i+1]，它的最大子陣列，要麼包含元素a[i+1]，要麼不包含元素a[i+1]：
包含元素a[i+1]的情況是：res(i+1) = sum(i+1)
不包含元素a[i+1]的情況是res(i+1) = res(i)
int dpmaxsum(int *a, int length)
else
res= (sum > res)?sum:res;
}returnres；
}注意到下面的**，實際上是需要根據(sum+a[i] >= a[i])?的不同情況做出不同的選擇：
if(sum >= 0)
else
sum+a[i] ? a[i]，在求和的時候，只需要區分sum是否大於或者小於0即可，這是因為對於加法來說，如果a>b,那麼對於任意的數a+c > b+c，而不管c是整數還是負數。
但是對於乘法來說，如果a>b，那麼ac和bc的大小並不一定能夠確定,因為涉及到負數的問題。
根據最大子陣列的思想，假設包含a[i]的最大乘積為maxi,最小乘積為mini, 所以，mini < maxi,但是maxi* a[i], mini * a[i]與a[i]三個數之間的大小關係也是不確定的。所以，每次求maxi的同時，也需要求mini的大小，**如下;
double func(double *a,const int n)
return value; }
相關問題：給定乙個長度為n的整數陣列，只允許用乘法，不能用除法，計算任意（n-1）個數的組合中乘積最大的一組，並寫出演算法的時間複雜度。
分析：我們可以把所有可能的（n-1）個數的組合找出來，分別計算它們的乘積，並比較大小。由於總共有n個（n-1）個數的組合，總的時間複雜度為o（ ），顯然這不是最好的解法。下面的解答來自程式設計之美
解法1
假設a[1..n]為初始陣列，
s[i]
表示從a[1]到a[i]的乘積，記s[0] = 1。所以s[i] = s[i-1] * a[i]。
t[i]
表示從a[i]到a[n]的乘積，記t[n+1] = 1，所以，t[i] = t[i+1]*a[i]。
p[i]表示除a[i]之外，其他n-1個元素的乘積，所以，p[i] = s[i-1]*t[i+1].
所以，只要從頭至尾掃瞄一遍，就可求得s[1..n]，然後從尾至頭，就可求得t[1..n]。進而，線性時間內得到p[1..n]，所以，總的時間複雜度為o(n)。
解法2
可以通過分析，進一步減少解答問題的計算量。假設n個整數的乘積為p，針對p的正負性進行如下分析： 1
：p=0
說明陣列中至少包含有乙個0。假設除去乙個0之外，其他n-1個數的乘積為q，根據q的正負性進行討論： q
為0：說明陣列中至少有兩個0，那麼n-1個數的乘積只能為0，返回0；
q為正數：則n-1個數的最大乘積為q，返回q
q為負數：返回0。 2
：p為負數
因為正*負=負，所以，可以從n個整數中去掉乙個負數，這樣其他n-1個數的乘積肯定為乙個正數。而要使這個正數最大，這個被去掉的負數必須是陣列中最大的（絕對值最小）。因而只需要掃瞄一遍陣列，把絕對值最小的負數給去掉就可以了。3：p
為正數
因為負*負=正 正*正=正。所以，如果陣列中存在正數值，那麼應該去掉最小的正數值，如果陣列中不存在正數，則應該去掉最小的負數值（絕對值最大）。
上面的解法採用了直接求n個整數的乘積p，進而判斷p的正負性的辦法，但是直接求乘積在編譯環境下往往會有溢位的危險（這也就是本題要求不使用除法的潛在用意），事實上可做乙個小的轉變，不需要直接求乘積，而是求出陣列中正數（+）、負數（-）和0的個數，從而判斷p的正負性，其餘部分與以上面的解法相同。
在時間複雜度方面，由於只需要遍歷陣列一次，在遍歷陣列的同時就可得到陣列中正數（+）、負數（-）和0的個數，以及陣列中絕對值最小的負數，絕對值最大的負數，最小的正數。時間複雜度為o（n）。
(
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