该博客介绍了如何使用动态规划解决LeetCode上的152题——找到整数数组中连续子数组的最大乘积。通过分析，博主提出需要维护到当前位置的最大值和最小值，从而避免负数导致的问题。博客提供了Python和C++两种解法，两种解法的时间复杂度均为O(n)，空间复杂度为O(1)。
题目地址：Maximum Product Subarray - LeetCode
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.
这道题目一看就要用动态规划做。
动态规划的时候肯定要存到当前元素为止的最大的值：
l[i] = max(nums[i], nums[i]*l[i-1])
但这么做存在问题，比如说：[-2,3,-4]
所以还需要一个最小的值。
Python解法如下：
class Solution:
def maxProduct(self, nums: List[int
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