dp算法 力扣152乘积最大子数组

简介: dp算法 力扣152乘积最大子数组

本文是Java代码!!

152. 乘积最大子数组 - 力扣(LeetCode)

一、题目详情

给你一个整数数组 nums ,请你找出数组中乘积最大的非空连续子数组(该子数组中至少包含一个数字),并返回该子数组所对应的乘积。

测试用例的答案是一个 32-位 整数。

子数组 是数组的连续子序列。
示例 1:


输入: nums = [2,3,-2,4]

输出: 6

解释: 子数组 [2,3] 有最大乘积 6。

示例 2:


输入: nums = [-2,0,-1]

输出: 0

解释: 结果不能为 2, 因为 [-2,-1] 不是子数组。


提示:


1 <= nums.length <= 2 * 104

-10 <= nums[i] <= 10

nums 的任何前缀或后缀的乘积都 保证 是一个 32-位 整数

二、算法讲解

题目求解的是乘积,乘积可以为正,也可以为负,为了区分这两种状态,我们创建两个表:

f[i] 表示以i-1位置为结尾时的最大乘积;

g[i] 表示以i-1位置为结尾时的最小乘积。
针对nums[i] ,有大于0、小于0、等于0三种状态,故对于f表和g表的讨论也要带入nums[i]的不同状态,即:


故,可以使用虚拟空间,忽略对于 i - 1 边界的考虑,得到:


对于虚拟出来的f表和g表的第一个格子空间,为了不干扰后续的结果,初始化为

f[0]=g[0]=1;

返回值则是f表中最大的那一个。

三、代码

class Solution {
    public int maxProduct(int[] nums) {
        int n = nums.length;
        int[] f = new int[n+1];
        int[] g = new int[n+1];
        f[0] = 1;
        g[0] = 1;
        int max = Integer.MIN_VALUE;
        for(int i=1;i<=n;i++){
            f[i] = Math.max(nums[i-1],Math.max(f[i-1]*nums[i-1],g[i-1]*nums[i-1]));
            g[i] = Math.min(nums[i-1],Math.min(g[i-1]*nums[i-1],f[i-1]*nums[i-1]));
            max = Math.max(max,f[i]);
        }
        return max;
    }
}

运行截图:



结语

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