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为了解决这个问题，我们需要找到数组中乘积最大的连续子数组。这个问题可以通过动态规划的方法来解决，具体步骤如下：

方法思路

解决代码

public class Solution {    public int maxProduct(int[] nums) {        if (nums.length == 0) return 0;        int max_so_far = nums[0];        int min_so_far = nums[0];        int global_max = max_so_far;        for (int i = 1; i < nums.length; i++) {            int current = nums[i];            int max_current, min_current;            if (current > 0) {                max_current = max_so_far * current;                min_current = min_so_far * current;            } else if (current < 0) {                max_current = min_so_far * current;                min_current = max_so_far * current;            } else {                max_current = max_so_far;                min_current = min_so_far;            }            max_so_far = Math.max(max_current, current);            min_so_far = Math.min(min_current, current);            global_max = Math.max(global_max, max_so_far);        }        return global_max;    }}

代码解释

• 初始化：首先检查数组是否为空，如果为空返回0。否则，初始化max_so_far和min_so_far为数组的第一个元素，并将global_max设为max_so_far。
• 遍历数组：从第二个元素开始遍历数组，对于每个元素，根据其符号更新max_current和min_current。
• 更新最大值：更新max_so_far和min_so_far，并在每一步更新全局最大乘积global_max。
• 返回结果：遍历结束后返回全局最大乘积。

这种方法的时间复杂度是O(n)，其中n是数组的长度，空间复杂度是O(1)，非常高效。

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