題目鏈結
動態規劃的典型題目，這道題實際上是最大連續子陣列和的乙個高階版本。這道題的難點在於，這裡要同時構建兩個輔助陣列。
f (n
)f(n)
f(n)
代表從區間[0,
n]
[0,n]
[0,n
]內，以n為結尾的最大乘積。與之相對的，g(n
)g(n)
g(n)
代表從區間[0,
n]
[0,n]
[0,n
]內，以n為結尾的最小乘積
動態轉移的方程是這樣的
f (n
)=ma
xf(n)=max\
f(n)=m
axg (n
)=ma
xg(n)=max\
g(n)=m
ax這個演算法實際上遍歷一遍就能得出結果。雖然f(n
)f(n)
f(n)
定義的是區間[0,
n]
[0,n]
[0,n
]的值，但是演算法會自動判斷a[n
]a[n]
a[n]
與左側的值相乘數值會不會增加，從而選擇截斷或者是延續。
當演算法執行完畢後，f(n
)f(n)
f(n)
實際上代表一小段包括a[n
]a[n]
a[n]
的子區間的乘積最大值。
class
solution
intthreemin
(int a,
int b,
int c)
public
:int
maxproduct
(vector<
int>
& nums)
long
long ans =
-0x3f3f3f3f
;for
(int i =
0; i < size; i++
)return ans;}}
;
乘積最大子陣列
leetcode 乘積最大子陣列 一開始我並沒有用dp 而是分情況討論的，即通過0將資料分為幾段，因為含有0的必定會使結果為0 然後就是考慮負數 在所分的每段裡計算乘積，如果負數個數為奇數，將最後出現的那段除掉，然後輸出最大值再比較 非常長 但是可以跑過 長的我自己都不想看，沒臉看，看不明白啊，娘的...
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