1.動態規劃陣列
dp[i][j] 代表的意思是 必須以nums[i]結尾的子陣列的值，j只有兩個值0和1dp[i][0]代表以nums[i]結尾的子陣列的最大值
dp[i][1]代表以nums[i]結尾的子陣列的最小值
這個題之所以不能像之前的求連續陣列的最大和，就是因為 dp[i][j]和最大值最小值有關係，
正數和負數相乘後，可能直接導致最大值和最小值之間的轉換，故期間有狀態轉移關係
接下來，就是推導狀態轉移方程2.優化這裡要分為正數和負數兩種情況
如果nums[i]>=0 dp[i][0]=math.max(nums[i],dp[i-1][0]*nums[i]);
dp[i][1]=math.min(nums[i],dp[i-1][1]*nums[i]);
如果nums[i-1]為正數，自然是越乘越大，如果nums[i-1]為負數，自然是選擇nums[i]最大
如果nums[i-1]為負數，自然是越乘越這個數越負，越小，如果nums[i-1]為正數，自然是選擇nums[i]最小
如果nums[i]<0 dp[i][0]=math.max(nums[i],dp[i-1][1]*nums[i]);
dp[i][1]=math.min(nums[i],dp[i-1][0]*nums[i]);
如果nums[i-1]為正數，自然是越乘越這個數越負，越小,選擇nums[i]，如果nums[i-1]為負數，自然是越乘越大，負負得正
如果nums[i-1]為負數，自然是越乘越大，選擇nums[i]，如果nums[i-1]為正數，自然是選擇相乘最小
認真觀察沒有優化之前的**，可以看出來，主要變數集中在 dp[i-1][0]，dp[i-1][1]，幾乎沒有用到動態方程中的其他變數，除了最後遍歷的時候需要遍歷取最大值，但是其實這個迴圈也可以放在第乙個迴圈進行，用premax，premin來代替dp[i-1][0]，dp[i-1][1]，在每次得到premax後與max比大小，去最大值
除了nums[i]<0處，premax需要乙個temp臨時變數先儲存一下值
Leetcode 152 乘積最大子串行
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