LeetCode-Maximum Product Subarray-最大乘积子数组-情况判断

https://oj.leetcode.com/problems/maximum-product-subarray/

题目非常简单，就是要AC代码量不小，需要保证一次性正确率很难。

考虑一个数组最大乘积可能的几种情况：

1）0，数组中有0，且其他部分都乘积比0小。这种情况可以把问题分解成一系列0隔开的子数组的最大乘积，再考虑上0.

2）非零，数组中有偶数个负数，则全乘起来比较大。

3）非零，数组中有奇数个负数，这时最大乘积有两种情况：最左边的负数+1到最右边，最左边到最右边负数-1。

其实可以不使用递归，就手动扫描分割出不含0的子数组。

class Solution {
public:
	int m,n;
	vector <int> A;
	int Solve(int p,int q){
		int l=p,r;
		int res=numeric_limits<int>::min();

		for (int i=p;i<q;i++){          //split by 0
			if (A[i]==0){
				res=max(res,0);
				res=max(res,Solve(l,i));
				l=i+1;
				continue;
			}
		}
		p=l;
		if (q-p<1){return res;}
		int count=0;
		int an=1;
		l=n;
		r=0;
		for (int i=p;i<q;i++){
			if (A[i]<0){
				count++;
				l=min(l,i);
				r=max(r,i);
			}
			an*=A[i];
		}
		res=max(res,an);
		if (count%2==0){return res;}    //product is positive
		res=max(res,A[l]);
		res=max(res,A[r]);
		if (r-p>=1){
			int ln=1;
			for (int i=p;i<r;i++){
				ln*=A[i];
			}
			res=max(res,ln);
		}
		if (q-l-1>=1){
			int rn=1;
			for (int i=l+1;i<q;i++){
				rn*=A[i];
			}
			res=max(res,rn);
		}
		return res;
	}

	int maxProduct(int A[], int n) {
		this->A=vector<int>(A,A+n);
		this->n=n;
		return Solve(0,n);
	}
};