LeetCode Maximum Product SubArray

最新推荐文章于 2020-02-02 17:32:16 发布

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本文介绍了解决LeetCode上最大子段积问题的方法，该问题要求在给定数组中找到具有最大乘积的连续子数组。文章详细阐述了使用动态规划的思想，同时维护最大值和最小值来应对负数带来的影响。

题目描述：https://oj.leetcode.com/problems/maximum-product-subarray/

题目大意：给定一个数组，求出其最大子段积，例如: [2,3,-2,4]，最大子段积为6

思路：和最大子段和思路类似，DP可解。但是，要注意一点：除了要维护以a[i]为结尾的最大子段积max[i]，还要维护以a[i]结尾的最小子段积min[i]，为何？因为若a[i]为负数，通过min[i-1]和a[i]可以得到max[i]。

package Maximum_Product_Subarray;

public class Solution {
   public int maxProduct(int[] a) {
	 assert a.length > 0 ;
	 if(a.length == 1)
		 return a[0];
	  int[] max = new int[a.length];
	  int[] min = new int[a.length];
	  max[0] = a[0];
	  min[0] = a[0];
	  int ans = max[0];
	  for(int i=1;i<a.length;i++){
		  if(a[i]>=0){
			  max[i] = (a[i]>=a[i]*max[i-1])? a[i]:a[i]*max[i-1];
			  min[i] = (a[i]<=a[i]*min[i-1])? a[i]:a[i]*min[i-1];
		  }
		  else if(a[i]<0){
			  max[i] = (a[i]>=a[i]*min[i-1])? a[i]:a[i]*min[i-1];
			  min[i] = (a[i]<=a[i]*max[i-1])? a[i]:a[i]*max[i-1];
		  }
		  if(max[i]>ans)
			 ans = max[i];
	  }
	   return ans;
   }
   
   public static void main(String[] args){
  	   int[] test = new int[]{-2,-4,0};
    System.out.println(new Solution().maxProduct(test));
   }
}