LeetCode：152_Maximum Product Subarray | 最大乘积连续子数组 | Medium

题目：Maximum Product Subarray

Find the contiguous subarray within an array (containing at least one number) which has the largest product. 

For example, given the array [,,-,],
the contiguous subarray [,] has the largest product = . 

这道题属于动态规划的题型，之前常见的是Maximum SubArray，现在是Product Subarray，不过思想是一致的。
当然不用动态规划，常规方法也是可以做的，但是时间复杂度过高（TimeOut），像下面这种形式：

 // 思路：用两个指针来指向字数组的头尾
 int maxProduct(int A[], int n)
 {
     assert(n > );
     int subArrayProduct = -; 

     for (int i = ; i != n; ++ i) {
         int nTempProduct = ;
         for (int j = i; j != n; ++ j) {
             if (j == i)
                 nTempProduct = A[i];
             else
                 nTempProduct *= A[j];
             if (nTempProduct >= subArrayProduct)
                  subArrayProduct = nTempProduct;
         }
     }
     return subArrayProduct;
 }

用动态规划的方法，就是要找到其转移方程式，也叫动态规划的递推式，动态规划的解法无非是维护两个变量，局部最优和全局最优，我们先来看Maximum SubArray的情况，如果遇到负数，相加之后的值肯定比原值小，但可能比当前值大，也可能小，所以，对于相加的情况，只要能够处理局部最大和全局最大之间的关系即可，对此，写出转移方程式如下：
local[i + 1] = Max(local[i] + A[i], A[i]);

global[i + 1] = Max(local[i + 1], global[i]);

对应代码如下：

 int maxSubArray(int A[], int n)
 {
     assert(n > );
     if (n <= )
         return ;
     int global = A[];
     int local = A[];

     for(int i = ; i != n; ++ i) {
         local = MAX(A[i], local + A[i]);
         global = MAX(local, global);
     }
     return global;
 }

而对于Product Subarray，要考虑到一种特殊情况，即负数和负数相乘：如果前面得到一个较小的负数，和后面一个较大的负数相乘，得到的反而是一个较大的数，如{2，-3，-7}，所以，我们在处理乘法的时候，除了需要维护一个局部最大值，同时还要维护一个局部最小值，由此，可以写出如下的转移方程式：

max_copy[i] = max_local[i]
max_local[i + 1] = Max(Max(max_local[i] * A[i], A[i]),  min_local * A[i])

min_local[i + 1] = Min(Min(max_copy[i] * A[i], A[i]),  min_local * A[i])

对应代码如下：

 #define MAX(x,y) ((x)>(y)?(x):(y))
 #define MIN(x,y) ((x)<(y)?(x):(y))

 int maxProduct1(int A[], int n)
 {
     assert(n > );
     if (n <= )
         return ;

     if (n == )
         return A[];
     int max_local = A[];
     int min_local = A[];

     int global = A[];
     for (int i = ; i != n; ++ i) {
         int max_copy = max_local;
         max_local = MAX(MAX(A[i] * max_local, A[i]), A[i] * min_local);
         min_local = MIN(MIN(A[i] * max_copy, A[i]), A[i] * min_local);
         global = MAX(global, max_local);
     }
     return global;
 }

总结：动态规划题最核心的步骤就是要写出其状态转移方程，但是如何写出正确的方程式，需要我们不断的实践并总结才能达到。