摘要:问题本质本质动态规划问题。局部最优,全局最优。乘法问题,存在的情况是负数或者正数,或者从当前数开始新的连续元素相乘可能发生的情况在某个节点,继续之前的增大减小,从此节点转折。所以只要在局部动态中,保持最大最小当前,进行判断保留即可。
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.
问题本质:
本质:动态规划问题。 局部最优,全局最优。 product-乘法问题,存在的情况是 负数或者正数,或者从当前数开始新的连续元素相乘 可能发生的情况: 在某个节点,继续之前的增大/减小,从此节点转折。 所以只要在局部动态中,保持最大/最小/当前,进行判断保留即可。
应用:挖掘问题的本质,将问题抽象化, 局部:之前的值和当前值是同乡还是异向的问题,同向则被覆盖,异向则被保留。如此迭代。
class Solution: def maxProduct(self, nums): """ :type nums: List[int] :rtype: int """ final_max=max_num=min_num=nums[0] for num_cur in nums[1:]: # min_num=min(num_cur*min_num,num_cur) max_num_tmp=max(num_cur*min_num,num_cur*max_num) min_num=min(num_cur*min_num,num_cur*max_num,num_cur) max_num=max(max_num_tmp,num_cur) final_max=max(max_num,final_max) return final_max if __name__=="__main__": st=Solution() num=[2,3,-2,-5,4,-5,8] # num=[-2,0,-1] # num=[2,3,-2,4] num=[-1,-2,-9,-6] out=st.maxProduct(num) print(out)
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