动态规划-子数组系列——1567.乘积为正数的最长子数组
1.题目解析
题目来源:1567.乘积为正数的最长子数组——力扣

测试用例

2.算法原理
1.状态表示
因为数组中存在正数与负数,如果求乘积为正数的最长子数组,那么存在两种情况使得乘积为正数,第一种就是正数乘以正数,第二种就是负数乘以负数,那么就必须使用两个表来分别存储这两种情况,其中f表存储乘积为正数的子数组最长长度,g表存储乘积为负数的子数组最长长度
f[i]:以第i个位置为结尾的乘积为正数的子数组最长长度
g[i]:以第i个位置为结尾的乘积为负数的子数组最长长度
2.状态转移方程
当遇到的为正数,此时填两个表需要分别用到自己表的前一个位置的值,也就是
f[i]=f[i-1]+1;g[i]=g[i-1]==0?0:g[i-1]+1;这里特殊处理g表是因为当第i个位置之前乘积全为正数时g[i-1]=0,如果此时直接g[i]=g[i-1]+1则不符合实际情况
当遇到的为负数,此时填两个表需要用到对方表内的前一个位置的值,也就是
f[i]=g[i-1]==0?0:g[i-1]+1;g[i]=f[i-1]+1;这里以及特殊处理g[i-1]避免错误
3.初始化
由于填表需要用到前一个位置的值,所以可以开辟一个虚拟位置在循环内初始化两个表,此时需要处理虚拟位置的值,我们由状态转移方程可知在初始化第一个位置时用虚拟位置的值,此时虚拟位置的值为0不会影响结果,所以将虚拟位置置为0即可
4.填表顺序
从左到右,两个表一起填写
5.返回值
返回f表的最大值即可

3.实战代码
class Solution {
public:int getMaxLen(vector<int>& nums) {int n = nums.size();vector<int> f(n+1);vector<int> g(n+1);int ret = INT_MIN;for(int i = 1;i <= n;i++){if(nums[i-1] > 0){f[i] = f[i-1] + 1;g[i] = g[i-1] == 0 ? 0 : g[i-1] + 1;}if(nums[i-1] < 0){f[i] = g[i-1] == 0 ? 0 : g[i-1] + 1;g[i] = f[i-1] + 1;}ret = max(f[i],ret);} return ret;}
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