152. Maximum Product Subarray

最新推荐文章于 2020-10-02 09:22:09 发布
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本文介绍了一种求解连续子数组最大乘积的算法。该算法通过动态规划思想，在遍历过程中同时维护最大值和最小值，以应对负数翻转正负号的情况。文章提供了一个简洁高效的 Python 实现。

连续最大字段和与最大字段积

同时 保留当前位置的最大和最小

def maxProduct(nums): 
    ma = nums[0]
    mi = nums[0]
    res = nums[0]
    for i in range(1,len(nums)):
        mi,ma  = min(nums[i], nums[i]*mi, nums[i]*ma),max(nums[i], nums[i]*mi, nums[i]*ma)
        res = max(ma, res)
    return res
LeetCode 152. Maximum Product Subarray--连续子数组最大乘积、最小乘积-动态规划dp[j] = dp[j] * nums[i]
Top5软件工程硕士，先后在京东、字节从事多年Java后端开发、实时和离线大数据开发
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