算法题——最大(连续)子序列乘积
参考July博客：最大连续子序列乘积
先考虑不连续的
思路：一维动态规划
考虑到乘积子序列中有正有负也还可能有0，可以把问题简化成这样：
- 数组中找一个子序列，使得它的乘积最大；同时找一个子序列，使得它的乘积最小（负数的情况）。
- 虽然只要一个最大积，但由于负数的存在，也要记录最小乘积。碰到一个新的负数元素时，最小乘积相乘之后得到最大值。
代码：
1 int maxSuccessiveProduct(int num[], int n)
2 {
3 if(n < 1)
4 return INT_MIN;
5
6 int max_prod = num[0], min_prod = num[0];
7 int max_res = max_prod;
8
9 for(int i = 1; i < n; ++i)
10 {
11 int cur_prod1 = max_prod * num[i];
12 int cur_prod2 = min_prod * num[i];
13
14 max_prod = max(max_prod, max(cur_prod1, cur_prod2));
15 min_prod = min(min_prod, min(cur_prod1, cur_prod2));
16
17 max_res = max(max_prod, min_prod);
18 }
19
20 return max_res;
21 }
再考虑连续的
思路：
和不连续的差不多，不过要同时记录当前子串的最大/最小乘积，如果最大的乘积<当前值，则开始新的子串。
代码：
1 int maxProduct(int A[], int n) {
2 int maxEnd = A[0];
3 int minEnd = A[0];
4 int maxResult = A[0];
5
6 for (int i = 1; i < n; ++i)
7 {
8 int end1 = maxEnd * A[i], end2 = minEnd * A[i];
9 maxEnd = max(max(end1, end2), A[i]); //和上面的不同在于，外层max的另一个参数是当前元素值
10 minEnd = min(min(end1, end2), A[i]);
11 maxResult = max(maxResult, maxEnd);
12 }
13 return maxResult;
14 }
