leetcode热题HOT 152. 乘积最大子数组

一、问题描述:

给你一个整数数组 nums ,请你找出数组中乘积最大的非空连续子数组(该子数组中至少包含一个数字),并返回该子数组所对应的乘积。
测试用例的答案是一个 32-位 整数。

二、问题分析:

  1. 考虑到乘积的特性,当乘以负数时,最大乘积会变成最小乘积,最小乘积会变成最大乘积。因此,在更新当前位置的最大乘积和最小乘积时,需要考虑前一个位置的最大乘积和最小乘积,并与当前元素相乘,以确保不会错过最大乘积或最小乘积。
  2. 具体而言:当前元素 nums[i - 1] 为正数时,最大乘积可以由当前元素与前一个位置的最大乘积(max[i - 1] 为正)相乘得到,同时也可能是当前元素本身(max[i - 1]为负);最小乘积同理。当前元素 nums[i - 1] 为负数时,最大乘积可以由当前元素与前一个位置的最小乘积(min[i - 1]为负)相乘得到,同时也可能是当前元素本身(min[i - 1] 为正):
    情况一:nums[i - 1]为负数,min[i - 1]是负数,min[i - 1] * nums[i - 1]为最大的正数。
    情况二:nums[i - 1]为负数,min[i - 1]是正数,nums[i - 1]为最大的正数。
    情况三:nums[i - 1]是正数,max[i - 1]是负数,nums[i - 1]为最大的正数。
    情况四:nums[i - 1]是正数,max[i - 1]是正数,max[i - 1] * nums[i - 1]为最大的正数。
  3. 因此,设计两个数组 max 和 min,分别用于跟踪以当前位置结束的连续子数组的最大乘积和最小乘积。然后,在每次迭代中,根据当前元素的正负情况,更新 max[i] 和 min[i],最终得到数组中连续子数组的最大乘积。

三、代码示例:

class Solution {public int maxProduct(int[] nums) {int result = Integer.MIN_VALUE;int[] max = new int[nums.length + 1];int[] min = new int[nums.length + 1];min[0] = 1;max[0] = 1;for(int i = 1; i <= nums.length; i++) {//情况一:nums[i - 1]为负数,min[i - 1]是负数,min[i - 1] * nums[i - 1]为最大的正数//情况二:nums[i - 1]为负数,min[i - 1]是正数,nums[i - 1]为最大的正数//情况三:nums[i - 1]是正数,max[i - 1]是负数,nums[i - 1]为最大的正数//情况四:nums[i - 1]是正数,max[i - 1]是正数,max[i - 1] * nums[i - 1]为最大的正数max[i] = Math.max(min[i - 1] * nums[i - 1], Math.max(nums[i - 1], max[i - 1] * nums[i - 1]));min[i] = Math.min(max[i - 1] * nums[i - 1], Math.min(nums[i - 1], min[i - 1] * nums[i - 1]));result = Math.max(result, max[i]);}return result;}
}

下面对代码进行分析:

  1. 创建了两个长度为 nums.length + 1 的数组 max 和 min,用于存储当前位置之前的最大乘积和最小乘积。
  2. 初始时,max[0] 和 min[0] 均为1,用于处理空子数组的情况。
  3. 使用一个循环遍历数组 nums,从索引 1 开始。
  4. 在每次迭代中,更新 max[i] 和 min[i]:
    max[i] 表示以当前位置结束的连续子数组的最大乘积,它可以由以下三种情况中的最大值得出:
    ①当前元素 nums[i - 1] 乘以前一个位置的最小乘积 min[i - 1];
    ②当前元素 nums[i - 1] 本身;
    ③当前元素 nums[i - 1] 乘以前一个位置的最大乘积 max[i - 1]。
    min[i] 表示以当前位置结束的连续子数组的最小乘积,它可以由以下三种情况中的最小值得出:
    ①当前元素 nums[i - 1] 乘以前一个位置的最小乘积 min[i - 1];
    ②当前元素 nums[i - 1] 本身;
    ③当前元素 nums[i - 1] 乘以前一个位置的最大乘积 max[i - 1]。
  5. 在每次迭代中,更新 result 为当前最大乘积 max[i] 与之前的最大乘积 result 中的较大值。
  6. 最后,返回 result,即为数组中连续子数组的最大乘积。
  • 时间复杂度:该算法的时间复杂度为 O(n),其中 n 为数组 nums 的长度。因为只需遍历一次数组,并在每个位置上执行常数时间的操作。

进一步简化空间复杂度,利用两个int型变量代替数组 max 和 min:

class Solution {public int maxProduct(int[] nums) {int result = Integer.MIN_VALUE;int max = 1;int min = 1;for(int i = 0; i < nums.length; i++) {int temp = max;max = Math.max(min * nums[i], Math.max(nums[i], max * nums[i]));min = Math.min(temp * nums[i], Math.min(nums[i], min * nums[i]));result = Math.max(result, max);}return result;}
}

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