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leetcode 150-200题-java版(按顺序,不分专题)
阅读量:255 次
发布时间:2019-03-01

本文共 1596 字,大约阅读时间需要 5 分钟。

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

  • 问题分析:给定一个整数数组,我们需要找到一个连续子数组,使得这个子数组的乘积最大。子数组必须至少包含一个数字。
  • 动态规划:我们可以使用动态规划来解决这个问题。我们需要维护两个变量,max_so_farmin_so_far,分别表示到当前位置为止的最大乘积和最小乘积。
  • 状态转移:对于每个元素,我们根据其符号来更新max_so_farmin_so_far
    • 如果当前元素为正数,max_so_farmin_so_far 分别乘以当前元素。
    • 如果当前元素为负数,max_so_farmin_so_far 分别乘以当前元素,并交换它们的位置。
    • 如果当前元素为零,max_so_far 保持不变,而 min_so_far 设为零。
  • 全局最大值:在每一步更新全局最大乘积。
  • 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_farmin_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_currentmin_current
    • 更新最大值:更新max_so_farmin_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。

    转载地址:http://pawa.baihongyu.com/

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