求连续最大子序列积 - leetcode. 152 Maximum Product Subarray

题目链接:Maximum Product Subarray solutions同步在github


题目很简单,给一个数组,求一个连续的子数组,使得数组元素之积最大。这是求连续最大子序列和的加强版,我们可以先看看求连续最大子序列和的题目maximum-subarray,这题不难,我们举个例子。

假设数组[1, 2, -4, 5, -1, 10],前两个相加后得到3,更新最大值(为3),然后再加上-4后,和变成-1了,这时我们发现如果-1去加上5,不如舍弃前面相加的sum,5单独重新开始继续往后相加。没错,维护一个当前的和,小于0后置为0重新开始就可以了:

var maxSubArray = function(nums) {
  var maxn = -Infinity;
  var sum = 0;
  nums.forEach(function(item) {
    sum += item;
    if (sum > maxn)
      maxn = sum;
    if (sum < 0)
      sum = 0;
  });

  return maxn;
};

接着回到这道题。连续积的复杂之处在于有正负数,如果全是正数,那就好办了,跟最大和差不多,一直相乘,维护个乘积,如果积小于1了,就置为1,因为一个小于1的正数乘以a肯定小于a。但是,理想是美好的,现实是残酷的,我们有负数,那咋办?在维护最大乘积同时维护一个最小的乘积(负数)。

怎么说?举个例子,求数组[-2, -1, -3, 3]的最大连续子序列积,当进行到第一项的时候,我们得到了积-2,我们需要保存这个-2,因为如果-2之后能遇到负数,那么负负得正就可能刷新最大积的值。于是我们得维护两个值,一个大于1的当前最大乘积(res),和一个小于0的最小乘积(tmp)。下一次迭代的res可能由前一次的res乘以一个正数得到,也可能由前一个的tmp乘以负数得到,tmp亦然。

代码很简单,但是重要的是思考的过程。

var maxProduct = function(nums) {
  var ans = -Infinity
    , res = 1
    , tmp = 1;

  nums.forEach(function(item) {
    var _res = res * item
      , _tmp = tmp * item;

    ans = Math.max(ans, _res, _tmp);

    res = Math.max(_res, _tmp, 1);
    tmp = Math.min(_res, _tmp, 1);
  });

  return ans;
};
上一篇:[安卓]AndroidManifest.xml文件简介及结构


下一篇:循序渐近学docker---笔记