leetcode算法题--乘积最大子序列

原题链接：https://leetcode-cn.com/problems/maximum-product-subarray/
思路是用两个数组，一个最大max[]，一个最小min[]。然后用动态规划的思路，保存每个位置上的最大和最小，需要注意的是：当nums为负数时，与最大（正）相乘就会变成最小，与最小（负）相乘就会变成最大。但是最大不一定是正的，最小也不一定是负的，所以要分类讨论。
代码：

int maxProduct(vector<int>& nums) {
        int len=nums.size();
        vector<int> max(len,0);
        vector<int> min(len,0);
        max[0]=nums[0];
        min[0]=nums[0];
        for(int i=1;i<len;i++){
            if(nums[i]>0){
                max[i]=(max[i-1]>0)?max[i-1]*nums[i]:nums[i];
                min[i]=(min[i-1]<=0)?min[i-1]*nums[i]:nums[i];
            }else if(nums[i]<0){
                max[i]=(min[i-1]<=0)?min[i-1]*nums[i]:nums[i];
                min[i]=(max[i-1]>0)?max[i-1]*nums[i]:nums[i];
            }else if(nums[i]==0){
                max[i]=0;
                min[i]=0;
            }
        }
        sort(max.begin(),max.end());
        return max[len-1];
    }

但是这个代码还能再优化，其实条件判断可以直接改成

max[i]=max(max[i-1]*nums[i],nums[i])
min[i]=min(min[i-1]*nums[i],nums[i])

并且提前判断正负，并交换。然后最后在每次遍历的时候比较最大值，这样就不用开辟数组空间。

    int maxProduct(vector<int>& nums) {
        int len=nums.size();
        int imax=nums[0],imin=nums[0],max=imax;
        for(int i=1;i<len;i++){
            if(nums[i]<0) swap(imax,imin);
            imax=std::max(imax*nums[i],nums[i]);
            imin=std::min(imin*nums[i],nums[i]);
            max=std::max(imax,max);
        }
        return max;
    }