动态规划——连续子数组的最大乘积

最新推荐文章于 2024-06-21 14:23:59 发布

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这段代码使用动态规划求解一串数字中连续子数组的最大乘积。当遇到正数时，当前最大乘积更新为当前值或前一个最大乘积与当前值的乘积；遇到负数时，更新最小乘积，因为在负数之后可能形成更大的负数乘积，该负数乘积与后续正数相乘可能得到更大正数。最终返回最大乘积。

题目

在这里插入图片描述

题解

如果当前数字为正，那到第i-1个的最大乘积乘以当前数字；
如果当前数字为负，那到第i-1个的最小乘积乘以当前数字；

n = int(input())
a =list(map(int, input().split())) 
dp1 = [float("-inf")]*n
dp2 = [float("-inf")]*n
dp1[0] = a[0]
dp2[0] = a[0]
res = dp1[0]
for i in range(1,n):
        dp1[i] = max(dp1[i-1]*a[i],a[i],dp2[i-1]*a[i])
        dp2[i] = min(dp1[i-1]*a[i],a[i],dp2[i-1]*a[i])
        res = max(res,dp1[i])
print(res)