Leetcode152. 乘积最大子数组

Leetcode152. 乘积最大子数组

题目:
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。
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。

题解:
动态规划
如果我们用 fmax⁡(i)f_{\max}(i)fmax(i)来表示以第 i 个元素结尾的乘积最大子数组的乘积
在这里插入图片描述
java代码:

 public static int maxProduct(int[] nums) {
        int len = nums.length;
        int[] maxF = new int[len];
        int[] minF = new int[len];
        maxF[0] = nums[0];
        minF[0] = nums[0];
        for (int i = 1; i < len; i++) {
            maxF[i] = Math.max(maxF[i - 1] * nums[i], Math.max(nums[i], minF[i - 1] * nums[i]));
            minF[i] = Math.min(minF[i - 1] * nums[i], Math.min(nums[i], maxF[i - 1] * nums[i]));
        }
        int max = maxF[0];
        for (int i = 1; i < len; i++) {
            max = Math.max(maxF[i], max);
        }
        return max;
    }
   
 /**
     * @param nums
     * @return
     */
    public static int maxProduct2(int[] nums) {
        int maxF = nums[0], minF = nums[0], ans = nums[0];
        int length = nums.length;
        for (int i = 1; i < length; ++i) {
            int mx = maxF, mn = minF;
            maxF = Math.max(mx * nums[i], Math.max(nums[i], mn * nums[i]));
            minF = Math.min(mn * nums[i], Math.min(nums[i], mx * nums[i]));
            ans = Math.max(maxF, ans);
        }
        return ans;
    }
### 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间复杂度均为 O(n)。 为了满足不使用额外间的要求(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。 - **间优化**:整个过程中只使用了一个结果数组一个临时变量,从而实现了 O(1) 额外间复杂度(不包括输出数组)。 ###
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