题目来源
152. 乘积最大子数组
思路
这题跟LeetCode-53. 最大子数组和很像
最后把整个 dp 数组看一遍求最大值即可。因此状态转移方程可能是:
dp[i] = Math.max(dp[i-1]+nums[i],nums[i]);
说明:牢记状态的定义,一定以下标 i 结尾,即:乘积数组中 nums[i] 必须被选取。
如果 dp[i - 1] 是负数,乘上 nums[i] 还是负数。
如果 nums[i] 是负数该怎么办呢?dp[i - 1] 是正数的时候,越乘越小,dp[i - 1] 是负数的时候,越乘越大,于是我们可能就需要记录一下负数的那个最小数。
遇到这样的问题,其实就在提示我们状态不够用了。因此,需要在原来的一维 dp 后面新增一个状态。
针对这道题,第 2 维状态只需要两个:
- dp[i][1] 表示:以 nums[i] 结尾的连续子序列的乘积的最大值;
用 1 表示遍历的过程中得到的以 nums[i] 结尾的连续子序列的乘积的最大值。 - dp[i][0] 表示:以 nums[i] 结尾的连续子序列的乘积的最小值。
用 0 表示遍历的过程中得到的以 nums[i] 结尾的连续子序列的乘积的最小值;
动态规划
- 1.确定dp数组以及下标的含义
dp[i][2]:包括下标i(以nums[i]为结尾)的乘积最大子数组积为dp[i]。
- 2.确定递推公式
我们要收集自己本身,之前的最大值×当前数,之前的最小值×当前数
dp[i][1] = Math.max(nums[i],Math.max(dp[i-1][1]*nums[i],dp[i-1][0]*nums[i]));
dp[i][0] = Math.min(nums[i],Math.min(dp[i-1][1]*nums[i],dp[i-1][0]*nums[i]));
- 3.dp数组如何初始化
根据递推公式可知,可以推出我们要初始化dp[0][0]和dp[0][1]为当前数nums[0]
dp[0][0] = nums[0];
dp[0][1] = nums[0];
- 4.确定遍历顺序
根据递推公式可知,从左到右遍历
- 5.举例推导dp数组
代码实现文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-412477.html
class Solution {
public int maxProduct(int[] nums) {
int[][] dp = new int[nums.length][2];
dp[0][0] = nums[0];
dp[0][1] = nums[0];
int res = nums[0];
for(int i = 1;i<nums.length;i++){
dp[i][1] = Math.max(nums[i],Math.max(dp[i-1][1]*nums[i],dp[i-1][0]*nums[i]));
dp[i][0] = Math.min(nums[i],Math.min(dp[i-1][1]*nums[i],dp[i-1][0]*nums[i]));
res = Math.max(res,dp[i][1]);
}
return res;
}
}
文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-412477.html
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