「动态规划」如何求乘积最大子数组?

2024-06-16 16:20

本文主要是介绍「动态规划」如何求乘积最大子数组?,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

152. 乘积最大子数组icon-default.png?t=N7T8https://leetcode.cn/problems/maximum-product-subarray/description/

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。

  1. 输入:nums = [2,3,-2,4],输出:6,解释:子数组[2,3]有最大乘积6。
  2. 输入:nums = [-2,0,-1],输出:0,解释:结果不能为2,因为[-2,-1]不是子数组。

提示:1 <= nums.length <= 2 * 10^4,-10 <= nums[i] <= 10,nums的任何前缀或后缀的乘积都保证是一个32位整数。


我们用动态规划的思想来解决这个问题。

确定状态表示:根据经验和题目要求,我们可以选择用dp[i]表示,以i位置为结尾的所有子数组中,最大的乘积。比如,dp[3]就表示:下标范围在[0, 3],[1, 3],[2, 3],[3, 3]这4个子数组中,最大的乘积。但是这样的状态表示是推不出状态转移方程的,因为被乘数和乘数的正负也会影响到乘积的大小,比如2个很小的负数相乘的结果会很大(-1000 x -1000 = 1000000)。所以,我们还需要定义一个保存最小乘积的状态表示,也就是说:

  • 用f[i]表示,以i位置为结尾的所有子数组中,最大的乘积。
  • 用g[i]表示,以i位置为结尾的所有子数组中,最小的乘积。

推导状态转移方程:考虑f[i],即以i位置为结尾的所有子数组中最大的乘积,分类讨论以下情况:

  • 如果子数组的长度为1,也就是说子数组的下标范围是[i, i],那么最大的乘积就是nums[i]本身。
  • 如果子数组的长度大于1,最大的乘积就和nums[i]的正负相关。
    • 如果nums[i]是正数,那么子数组中除了nums[i]的其他元素的乘积越大,子数组的乘积就越大(因为y = kx,k > 0时是增函数,x越大,y越大)。也就是说,此时最大的乘积就是以i - 1位置为结尾的所有子数组中的最大的乘积乘以nums[i],即f[i - 1] * nums[i]。
    • 如果nums[i]是负数,那么子数组中除了nums[i]的其他元素的乘积越小,子数组的乘积就越大(因为y = kx,k < 0时是减函数,x越小,y越大)。也就是说,此时最大的乘积就是以i - 1位置为结尾的所有子数组中的最小的乘积乘以nums[i],即g[i - 1] * nums[i]。

事实上,乘积的最大值一定是nums[i],f[i - 1] * nums[i],g[i - 1] * nums[i]这三者之一,所以f[i] = max(nums[i], f[i - 1] * nums[i], g[i - 1] * nums[i])。乘积的最小值同理,即g[i] = min(nums[i], f[i - 1] * nums[i], g[i - 1] * nums[i])

初始化:根据状态转移方程,计算f[0]和g[0]时会越界,所以要对其初始化。根据状态表示,f[0]和g[0]分别表示以0为结尾的所有子数组中,乘积的最大值和最小值,显然以0为结尾的子数组只有下标范围是[0, 0]的数组本身,所以f[0] = g[0] = nums[0]

填表顺序:根据状态转移方程,f[i]和g[i]都依赖于f[i - 1]和g[i - 1],所以应从左往右,同时填f表和g表

返回值:由于并不确定子数组结尾的下标,根据状态表示,应返回f表的最大值

细节问题:f表和g表的规模和nums相同,都是1 x n

时间复杂度:O(N),空间复杂度:O(N)。

但是以下代码会有一个测试用例通不过……

class Solution {
public:int maxProduct(vector<int>& nums) {int n = nums.size();// 创建dp表vector<int> f(n);auto g = f;// 初始化f[0] = g[0] = nums[0];// 填表for (int i = 1; i < n; i++) {int x = nums[i];int y = f[i - 1] * x;int z = g[i - 1] * x;f[i] = max(x, max(y, z));g[i] = min(x, min(y, z));}// 返回结果return *max_element(f.begin(), f.end());}
};

通不过的测试用例:[0,10,10,10,10,10,10,10,10,10,-10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,0],报错:Line 17: Char 30: runtime error: signed integer overflow: 1000000000 * -10 cannot be represented in type 'int' (solution.cpp) SUMMARY: UndefinedBehaviorSanitizer: undefined-behavior solution.cpp:17:30

溢出了?好好好,这么玩是吧。仔细想想,题目描述中说了:nums的任何前缀或后缀的乘积都保证是一个32位整数,好像没毛病?因为第一个数和最后一个数是0,那么nums的任何前缀或后缀的乘积都是0。好一个文字游戏!

我试着把int改成long long,如下:

class Solution {
public:int maxProduct(vector<int>& nums) {int n = nums.size();// 创建dp表vector<long long> f(n);auto g = f;// 初始化f[0] = g[0] = static_cast<long long>(nums[0]);// 填表for (int i = 1; i < n; i++) {long long x = static_cast<long long>(nums[i]);long long y = f[i - 1] * x;long long z = g[i - 1] * x;f[i] = max(x, max(y, z));g[i] = min(x, min(y, z));}// 返回结果return static_cast<int>(*max_element(f.begin(), f.end()));}
};

结果同样的测试用例:[0,10,10,10,10,10,10,10,10,10,-10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,0],报错:Line 18: Char 36: runtime error: signed integer overflow: -1000000000000000000 * 10 cannot be represented in type 'long long' (solution.cpp) SUMMARY: UndefinedBehaviorSanitizer: undefined-behavior solution.cpp:18:36

!!?long long还能溢出,活久见!最后改用double,就过了。这个测试用例有毒吧。

class Solution {
public:int maxProduct(vector<int>& nums) {int n = nums.size();// 创建dp表vector<double> f(n);auto g = f;// 初始化f[0] = g[0] = static_cast<double>(nums[0]);// 填表for (int i = 1; i < n; i++) {double x = static_cast<double>(nums[i]);double y = f[i - 1] * x;double z = g[i - 1] * x;f[i] = max(x, max(y, z));g[i] = min(x, min(y, z));}// 返回结果return static_cast<int>(*max_element(f.begin(), f.end()));}
};

这篇关于「动态规划」如何求乘积最大子数组?的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1066934

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