題目描述：
解法一：動態規劃
設dpmax[i]為當前找到的最大值，dpmin[i]為當前找到的最小值
求dpmax的方法：
nums[i]>0 dpmax[i-1]>0 則dpmax[i]=dpmax[i-1]*nums[i]
nums[i]>0 dpmax[i-1]<0 則dpmax[i]=nums[i]
nums[i]<0 dpmin[i-1]<0 則dpmax[i]=dpmin[i-1]*nums[i]
nums[i]<0 dpmin[i-1]>0 則dpmax[i]=nums[i]
求dpmin方法：
nums[i]>0 dpmin[i-1]>0 則dpmin[i]=nums[i]
nums[i]>0 dpmin[i-1]<0 則dpmin[i]=nums[i]*dpmin[i-1]
nums[i]<0 dpmax[i-1]>0 則dpmin[i]=dpmax[i-1]*nums[i]
nums[i]<0 dpmax[i-1]<0 則dpmin[i]=nums[i]
我們注意到，在求dpmax時，只用到了dpmax[i-1]*nums[i]，dpmin[i-1]*nums[i]，nums[i]
同理，在求dpmin時，只用到了nums[i]*dpmin[i-1]，dpmax[i-1]*nums[i]，nums[i]
因此我們只需找出dpmax[i-1]*nums[i]，dpmin[i-1]*nums[i]，nums[i]三者的最大值和最小值作為dpmax[i]、dpmin[i]。
此外在編寫**的時候我們發現，我們只用到dpmax[i-1]、dpmin[i-1]、dpmin[i]、dpmin[i]的資訊，因此我們不需要用陣列來儲存，只需用dpmax和dpmin記錄即可。
**如下：
#include
#include
using namespace std;
class solution {
public:
int maxproduct(vector& nums) {
int len=nums.size();
int dp=nums[0];
int dn=nums[0];
int temp=nums[0];
for(int i=1;iint tempdn=dn;
int tempdp=dp;
dn=min(tempdp*nums[i],min(nums[i],tempdn*nums[i]));
dp=max(tempdp*nums[i],max(nums[i],tempdn*nums[i]));
//couttemp){
temp=dp;
return temp;
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23最大乘積子串
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