[leetcode] 152. Maximum Product Subarray 解题报告

题目链接:https://leetcode.com/problems/maximum-product-subarray/

Find the contiguous subarray within an array (containing at least one number) which has the largest product.

For example, given the array [2,3,-2,4],
the contiguous subarray [2,3] has the largest product = 6.


思路:因为会有负负得正,正负得负的情况,所以保存每一位的最小值和最大值。而其最小值和最大值与三个状态相关,即上次最大值,上次最小值,当前数。因此状态转移方程为:

minP[i] = min(minP[i-1]*nums[i], maxP[i-1]*nums[i], nums[i]);

maxP[i] = max(minP[i-1]*nums[i], maxP[i-1]*nums[i], nums[i]);

以上状态转移方程记录了当前局部的最大最小值,再用一个值记录全局最大值,每次与局部最大值比较,最后即可得到最大的连续积。

时间复杂度为O(n), 空间复杂度为O(n)。

代码如下:

class Solution {
public:
    int maxProduct(vector<int>& nums) {
        if(nums.size() == 0)    return 0;
        vector<int> minP(nums.size());
        vector<int> maxP(nums.size());
        int result;
        result = minP[0] = maxP[0] = nums[0];
        for(int i = 1; i< nums.size(); i++)
        {
            minP[i] = min(min(minP[i-1]* nums[i], maxP[i-1]*nums[i]), nums[i]);
            maxP[i] = max(max(minP[i-1]* nums[i], maxP[i-1]*nums[i]), nums[i]);
            result = max(result, maxP[i]);
        }
        return result;
    }
};
参考:

你可能感兴趣的:(LeetCode,算法,dynamic,programming,动态规划)