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leetcode-152-Maximum Product Subarray

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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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