LeetCode Maximum Product Subarray

最新推荐文章于 2020-02-02 17:32:16 发布

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本文介绍了解决LeetCode上最大子数组乘积问题的一种高效算法。该问题需要找到数组中乘积最大的连续子数组。文章通过示例[-2,3,-4]解释了为何需要同时维护局部最大和最小值，并提供了一个Java实现。

原题链接在这里：https://leetcode.com/problems/maximum-product-subarray/

与Maximum Subarray类似。但出了要维护一个局部最大量外还需要同时多维护一个局部最小量。

e.g.[-2,3,-4], 若不维护局部最小量，i = 1时，局部最大是3，全局最大也是3，i=2时局部最大变成-4，全局最大变成3，但实际全局最大应该是8. 这是因为负数与负数相乘可能会产生一个很大的正数，与加法只要是负一定变小不同。

所以要同时维护一个局部最小变量，以防当前值是负数。

AC Java:

public class Solution {
    public int maxProduct(int[] nums) {
        if(nums == null || nums.length ==0){
            return 0;
        }
        int localMax = nums[0];
        int localMin = nums[0];
        int global = nums[0];
        for(int i = 1; i<nums.length; i++){
            int temp = localMax;
            localMax = Math.max(Math.max(localMax*nums[i],nums[i]),localMin*nums[i]);
            localMin = Math.min(Math.min(temp*nums[i],nums[i]),localMin*nums[i]);
            global = Math.max(localMax, global);
        }
        return global;
    }
}