LeetCode152. Maximum Product Subarray

本文探讨了寻找具有最大乘积的连续子数组的问题,通过分析负数和零的影响,提出了从前到后及从后到前计算乘积并取最大值的方法,同时提供了简洁的代码实现。

Given an integer array nums, find the contiguous subarray within an array (containing at least one number) which has the largest product.

Example 1:

Input: [2,3,-2,4]
Output: 6
Explanation: [2,3] has the largest product 6.

Example 2:

Input: [-2,0,-1]
Output: 0
Explanation: The result cannot be 2, because [-2,-1] is not a subarray.

这道题主要考虑的是负数和0:

如果有0则跳过重新计算乘积即可。

如果一串数字中有负数偶数个的话没有影响,还是照常计算即可。

如果一串数字中有奇数个负数,则把这串数字分成两部分,每部分负数为偶数个即可。比如1234-5678就可以看做在1234和678中取最大值;比如123-4-5-678就可以看做在123-4-5和-5-678中取最大值。

所以可以分别从前到后相乘,再从后到前相乘,取两种方法得到的最大值即可。

class Solution:
    def maxProduct(self, nums: List[int]) -> int:
        
        dp = nums[::-1]
        for i in range(1,len(nums)):
            
            if dp[i-1]!=0:
                dp[i] = dp[i]*dp[i-1]
            if nums[i-1]!=0:
                nums[i] = nums[i]*nums[i-1]
        
        return max(nums+dp)       

还有简单的写法:

class Solution:
    def maxProduct(self, nums: List[int]) -> int:
        
        dp = nums[::-1]
        for i in range(1,len(nums)):
                dp[i] *= dp[i-1] or 1
                nums[i] *= nums[i-1] or 1
    
        return max(nums+dp)  

 

C语言-光伏MPPT算法:电导增量法扰动观察法+自动全局搜索Plecs最大功率跟踪算法仿真内容概要:本文档主要介绍了一种基于C语言实现的光伏最大功率点跟踪(MPPT)算法,结合电导增量法与扰动观察法,并引入自动全局搜索策略,利用Plecs仿真工具对算法进行建模与仿真验证。文档重点阐述了两种经典MPPT算法的原理、优缺点及其在不同光照和温度条件下的动态响应特性,同时提出一种改进的复合控制策略以提升系统在复杂环境下的跟踪精度与稳定性。通过仿真结果对比分析,验证了所提方法在快速性和准确性方面的优势,适用于光伏发电系统的高效能量转换控制。; 适合人群:具备一定C语言编程基础和电力电子知识背景,从事光伏系统开发、嵌入式控制或新能源技术研发的工程师及高校研究人员;工作年限1-3年的初级至中级研发人员尤为适合。; 使用场景及目标:①掌握电导增量法与扰动观察法在实际光伏系统中的实现机制与切换逻辑;②学习如何在Plecs中搭建MPPT控制系统仿真模型;③实现自动全局搜索以避免传统算法陷入局部峰值问题,提升复杂工况下的最大功率追踪效率;④为光伏逆变器或太阳能充电控制器的算法开发提供技术参考与实现范例。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的C语言算法逻辑与Plecs仿真模型同步学习,重点关注算法判断条件、步长调节策略及仿真参数设置。在理解基本原理的基础上,可通过修改光照强度、温度变化曲线等外部扰动因素,进一步测试算法鲁棒性,并尝试将其移植到实际嵌入式平台进行实验验证。
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