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 }