本篇博客介绍如何使用动态规划(DP)解决LeetCode上的'最大乘积子序列'问题。通过分析不同情况，得出利用dpMax和dpMin记录最大值和最小值的策略，以求得连续子序列的最大乘积。例如，对于数组[-2, 3, -2, 4]，最大乘积子序列为[2, 3]，乘积为6。"
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[DP解题] 乘积最大子序列
原题链接：https://leetcode.com/problems/maximum-product-subarray/
[问题]
Given an integer array nums, find the contiguous subarray within an array (containing at least one number) which has the largest product.
Example 1:
Input: [2,3,-2,4]
Output: 6
Explanation: [2,3] has the largest product 6.
Example 2:
Input: [-2,0,-1]
Output: 0
Explanation: The result cannot be 2, because [-2,-1] is not a subarray.题目的意思是给定一个整形数组nums，要求在数组中找到连续的子序列使得子序列的乘积最大（子序列至少包含一个整数）
例如：给定数组 [2,3,-2,4]，最大连续子序列乘积为6。因为最大的连续子序列 [2,3]，其最大乘积为6。
[算法分析]
这道题最直接的方法就是用DP来做，而且要用两个dp变量，其中：
dpMax:代表nums数组中下标从[0...i]时的最大乘积
dpMin:代表nums数组中下标从[0...i]时的最小乘积
为什么呢？
初始时，当i=0时，即数组中的第一个元素：
dpMax=dpMin=answer=nums[0] （可能为0，正值，负值）
当i=1时：即数组中的第二个元素，这时要考虑几种情况，
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