Leetcode_152_乘积最大子数组_动态规划

九幽孤翎

已于 2022-03-14 16:22:08 修改

阅读量722

点赞数

分类专栏： daily_algorithm 动态规划

于 2022-03-14 16:17:28 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/HDUCheater/article/details/123481501

版权

动态规划数组处理最大乘积负数处理编程算法

关键词由优快云通过智能技术生成

daily_algorithm 同时被 2 个专栏收录

230 篇文章

订阅专栏

动态规划

27 篇文章

订阅专栏

这段代码展示了如何使用动态规划解决寻找数组中连续子数组的最大乘积问题，特别注意了0和唯一负数的情况。初始状态根据第一个元素设置，然后逐个遍历数组更新最大正乘积和负乘积，最后返回最大乘积。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

简单的dp，需要注意考虑0以及只有一个负数的情况

class Solution {
    public int maxProduct(int[] nums) {
        int len = nums.length;

        // 以下标结尾的最大乘积
        int[][] dp = new int[len][2];
        if(nums[0] > 0) {
            dp[0][0] = nums[0];
        } else if(nums[0] < 0) {
            dp[0][1] = nums[0];
        }

        int ans = nums[0];

        for(int i = 1;i < len;i++) {
            if(nums[i] > 0) {
                dp[i][0] = dp[i - 1][0] == 0 ? nums[i] : dp[i - 1][0] * nums[i];
                dp[i][1] = dp[i - 1][1] * nums[i];
            } else if(nums[i] < 0) {
                dp[i][1] = dp[i - 1][0] == 0 ? nums[i] : dp[i - 1][0] * nums[i];
                dp[i][0] = dp[i - 1][1] * nums[i];
            }
            ans = Math.max(dp[i][0], ans);
        }
        return ans;
    }
}