leetcode-152 乘积最大子序列
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leetcode-152 乘积最大子序列
小編覺得挺不錯的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個參考.
題目描述:
給定一個整數(shù)數(shù)組 nums ,找出一個序列中乘積最大的連續(xù)子序列(該序列至少包含一個數(shù))。
示例 1:
輸入: [2,3,-2,4]
輸出: 6
解釋: 子數(shù)組 [2,3] 有最大乘積 6。
示例 2:
輸入: [-2,0,-1]
輸出: 0
解釋: 結(jié)果不能為 2, 因為 [-2,-1] 不是子數(shù)組。
該題目求最大子序列的乘積,參考leetcode-52 最大子序和中的暴力解法,窮舉所有元素的可能性:
int maxSubArray(vector<int>& nums) {if(nums.size() == 1) return nums[0];int res = nums[0];for (int i = 1;i < nums.size(); ++i) {int pre = _maxSubArray(nums,i);res = max(res,pre);}return res;
}
int _maxSubArray(vector<int> &nums, int index) {if(index == 0) {return nums[0];}int pre = _maxSubArray(nums, index - 1);int res = max(nums[index] * pre, nums[index]);return res;
}
但是和的形態(tài)和積的形態(tài)還是有差異的,針對-2 2 -3的數(shù)列,以上方法求的最大乘積為2,但是實際上是12
乘積存在 之前的最小值(負數(shù))再乘上當(dāng)前的一個負數(shù),就有可能變?yōu)樽畲笾怠?/p>
所以針對乘積的最大子序列,使用動態(tài)規(guī)劃的方式,且狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程需要維護兩種狀態(tài),一種最大值,一種最小值:
- dp_max[i] = max(dp_max[i - 1] * nums[i], dp_min[i - 1] * nums[i], nums[i])
- dp_min[i] = min(dp_max[i-1] * nums[i], dp_min[i-1] * nums[i], nums[i])
實現(xiàn)如下:
int maxProduct(vector<int>& nums) {if(nums.size() == 1) return nums[0];int dp[2][2],res; //僅僅需要常數(shù)的空間,每個方程僅需要保存當(dāng)前狀態(tài)和前一個狀態(tài)dp [0][0] = nums[0]; //最大值的方程dp [0][1] = nums[0]; //最小值的方程res = nums[0];for (int i = 1;i < nums.size(); ++i) {int x = i % 2; //轉(zhuǎn)換下標int y = (i - 1) % 2;dp[x][0] = max(max(dp[y][0] * nums[i], dp[y][1] * nums[i]),nums[i]);dp[x][1] = min(min(dp[y][0] * nums[i], dp[y][1] * nums[i]),nums[i]);res = std::max(res, dp[x][0]);}return res;
}
總結(jié)
以上是生活随笔為你收集整理的leetcode-152 乘积最大子序列的全部內(nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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