leetcode -- Maximum Product Subarray -- 重点

来源:互联网 发布:mill9.1编程文字教程 编辑:程序博客网 时间:2024/05/17 08:45

https://leetcode.com/problems/maximum-product-subarray/

参考思路:http://yucoding.blogspot.hk/2014/10/leetcode-quesion-maximum-product.html

其实这里与Maximum subarray思路很像,都是dp经典。对max[i]的定义这里与Maximum subarray一致,只是要再定义一个min[i].

这里我们其实只是讨论max[i]与max[i-1]以及min[i-1]的关系,max[i]必然处于case 1,2两种情况之中

case 1: 首先我们考虑以A[i]为结尾的subarray只有A[i]的情况

就是求max[i]时不能利用max[i-1], 即A[i-1] == 0, 导致max[i-1] == min[i-1] == 0的情况。这个时候,max[i] = A[i],也有可能是A[i] >0, max[i-1] < 0, 那么也是A[i]本身。

case 2: 再考虑以A[i]为结尾的subarray,不只有A[i]的情况

当A[i] > 0, max[i-1] > 0时,max[i] = A[i] * max[i-1]。
当A[i] > 0, max[i-1] < 0时,max[i] = A[i]。(这个其实是属于case1,只有A[i]的情况)

当A[i]<0时,为了求max[i]

  • min[i-1]>0, max[i-1]>0: max[i] = A[i]*min[i-1]
  • min[i-1]<0, max[i-1]<0: max[i] = A[i]*min[i-1]
  • min[i-1]<0, max[i-1]>0: max[i] = A[i]*min[i-1]

其实也不难理解负数乘以一个较小数要大于乘以一个较大数。例如 given a<b,k<0, we have ka>kb

所以max[i] = A[i]*min[i-1] when A[i] <0

最后max[i] = max(A[i]*max[i-1], A[i]*min[i-1], A[i]). 对于min[i], 对上式取min即可,同样的道理推导

最终取得max[i]中最大的元素即可

class Solution(object):    def maxProduct(self, nums):        """        :type nums: List[int]        :rtype: int        """        if len(nums) < 2: return None        res = nums[0]        minp = nums[0]        maxp = nums[0]        for a in nums[1:]:            tmp_maxp = maxp            tmp_minp = minp            maxp = max(max(tmp_maxp*a, tmp_minp*a), a)            minp = min(min(tmp_maxp*a, tmp_minp*a), a)            print (maxp, minp)            res = max(res, maxp)        return res
0 0
原创粉丝点击