leetcode 152. 乘积最大子数组

文章介绍了一种算法,用于解决给定整数数组中乘积最大的非空连续子数组问题。Solution类中的maxProduct方法利用变量s和g分别记录以当前位置结尾的最小和最大连续乘积,通过遍历数组计算更新这两个值,最终返回最大乘积。

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。

子数组 是数组的连续子序列。

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 的任何前缀或后缀的乘积都 保证 是一个 32-位 整数
题目链接
思路: 用 g[i] 表示以第 i 个元素结尾的最大连续乘积,s[i] 表示以第 i 个元素结尾的最小连续乘积
则 g[i] = max(nums[i], g[i-1]*nums[i], s[i-1]*nums[i])

class Solution:
    def maxProduct(self, nums: List[int]) -> int:
        ## s, g 遍历时分别表示以当前位置结尾的最小/最大连续子数组乘积
        s, g, res = nums[0], nums[0], nums[0]
        for i in range(1, len(nums)):
            temp1, temp2 = s, g
            s = min(nums[i], temp1*nums[i], temp2*nums[i])
            g = max(nums[i], temp1*nums[i], temp2*nums[i])
            res = max(res, g)
        return res
### 问题分析 LeetCode 第 238 题要求我们构造一个数组,使得每个元素 `answer[i]` 等于原数组中除 `nums[i]` 之外所有元素的乘积。题目限制不能使用除法,并且时间复杂度必须为 O(n)。 如果采用暴力双重循环的方法,则时间复杂度会达到 O(n²),在大规模输入时会导致超时[^2]。因此需要一种更高效的策略。 ### 解题思路 一种常见且高效的做法是利用两个辅助数组: - **左乘积数组**:记录每个元素左侧所有元素的乘积。 - **右乘积数组**:记录每个元素右侧所有元素的乘积。 最终结果数组就是左右乘积相乘的结果。该方法的时间复杂度和空间复杂度均为 O(n)。 为了满足不使用额外空间的要求(除输出数组外),可以将左右乘积的计算过程合并到结果数组中进行优化。 ### C语言实现代码如下: ```c int* productExceptSelf(int* nums, int numsSize, int* returnSize) { *returnSize = numsSize; int *result = (int *)malloc(numsSize * sizeof(int)); // 初始化第一个元素为1,因为第一个元素左侧没有元素 result[0] = 1; // 计算每个元素左侧的乘积 for (int i = 1; i < numsSize; ++i) { result[i] = result[i - 1] * nums[i - 1]; } // 使用临时变量保存右侧乘积,从右向左遍历 int rightProduct = 1; for (int i = numsSize - 1; i >= 0; --i) { result[i] = result[i] * rightProduct; rightProduct *= nums[i]; } return result; } ``` ### 关键点说明 - **初始化**:首先设置 `result[0] = 1`,因为第一个元素左边没有数。 - **左乘积计算**:从索引 1 开始,每次用前一个位置的 `result` 值乘以当前索引前面的 `nums` 元素值。 - **右乘积与结果整合**:从右往左遍历,使用一个变量 `rightProduct` 来保存右边元素的乘积,并将其乘入 `result[i]` 中。 - **空间优化**:整个过程中只使用了一个结果数组和一个临时变量,从而实现了 O(1) 额外空间复杂度(不包括输出数组)。 ###
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