[LeetCode]152. 乘积最大子序列-优快云博客

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这道LeetCode题目要求找到给定整数数组中的最大乘积子序列。通过动态规划方法，同时记录最大值和最小值来更新结果。在实现过程中，由于错误地编写了初始状态转移方程，导致测试样例错误，经过调试最终找到了问题所在。

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题目：

给定一个整数数组 nums ，找出一个序列中乘积最大的连续子序列（该序列至少包含一个数）。

思路：

本题是求最大乘积，是最大子段和的变种。最大乘积可以由正数*正数和负数*负数得到，因此，需要同时记录下最大值和最小值。

状态转移方程：

dp[i] = max(maxm*nums[i],minm*nums[i],dp[i-1])

maxm = max(maxm*nums[i],minm*nums[i],nums[i])

minm = min(maxm*nums[i],minm*nums[i],nums[i])

其中，dp[i]表示前i个数中的最大乘积，maxm表示以第i-1个字符结尾的最大乘积,minm表示以第i-1个字符结尾的最小乘积,nums[i]即为第i个数。

代码：

class Solution {
public:
    int maxProduct(vector<int>& nums) {
     int dp;
        int len = nums.size();
        if(len == 1 )return nums[0];

        int i,maxm,minm;
        int result;

        dp = maxm = minm = nums[0];
        for(i=1;i<len;i++){

            if(nums[i]>=0){
                maxm = max(maxm*nums[i],nums[i]);
                minm = min(minm*nums[i],nums[i]);
            }else{
                int tmp;
                tmp = maxm;
                maxm = max(minm*nums[i],nums[i]);
                minm = min(tmp*nums[i],nums[i]);
            }
            dp = max(maxm,dp);
        }
        return dp;
    }
};

编码中存在的问题：

在编码的时候错把第一个状态转移方程写成了dp[i] = max(maxm*nums[i],minm*nums[i]），在提交后，系统返回测试样例2,3输出为0，但是在本地运行还是为6，让我头疼了许久，最后发现是第一个状态转移方程写错了。心疼自己，但对于本地测试数据和系统的测试数据输出不一样仍不明所以，有知道原因的小伙伴，可以在评论中告知，多谢！