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1. 题意
链接: 152. 乘积最大子数组 - 力扣(LeetCode)
题目
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。
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
的任何子数组的乘积都 保证 是一个 32-位 整数
子数组:
2. 思路
2.1. 状态表示
f[i]: 以 i 位置为结尾, 所有子数组中的最大乘积.
g[i]: 以 i 位置为结尾, 所有子数组中的最小乘积.
2.2. 状态转移方程
要分析状态转移方程, 我们先聚焦于一个 dp[i] 位置来进行分析:
整体可以分为两类:
- 长度 == 1
- 长度 > 1
所以, 我们的
f[i] = max(nums[i], nums[i] > 0 ? nums[i] * f[i-1] : nums[i] * g[i-1])
.g[i] = min(nums[i], nums[i] > 0 ? nums[i] * g[i-1] : nums[i] * f[i-1])
.
2.3. 初始化
因为我们的 dp[i] 依赖 dp[i-1], 因此我们需要初始化 dp[0], 下面提供两种思路:
方式 1: 初始化 f[0] = g[0] = nums[0]
方式 2: 添加虚拟节点, f[0] = g[0] = 1;// 虚拟节点
-> 不过需要注意下标的映射关系.
2.4. 填表顺序
- 从左到右(这是状态转移方程所决定的).
- f[i] 与 g[i] 同时填写.
2.5. 返回值
返回以 i 位置为结尾的子数组的最大乘积.
3. 编码
#include <vector>
#include <algorithm>
#include <climits>
class Solution {
public:
int maxProduct(std::vector<int>& nums) {
// 1. 创建 dp 表
// 2. 初始化
// 3. 填表
// 4. 返回结果
int n = nums.size();
std::vector<int> f(n + 1), g(n + 1);
f[0] = g[0] = 1;
int ret = INT_MIN;
for (int i = 1; i <= n; i++) {
int x = nums[i - 1];
int y = f[i - 1] * nums[i - 1];
int z = g[i - 1] * nums[i - 1];
f[i] = std::max(x, std::max(y, z));
g[i] = std::min(x, std::min(y, z));
ret = std::max(ret, f[i]);
}
return ret;
}
};
注意点:
- 略.