最大乘积子数组问题（Python版）

最大乘积子数组问题是一个很经典的问题，其主要思路是遍历数组，求得以当前位置为结尾的所有子数组的乘积，然后找出其中最大的乘积即可。这个问题可以使用动态规划来解决，时间复杂度为O(n)。

具体解决方法如下：

Step 1：初始化

我们需要两个数组max_product和min_product来分别记录当前位置的最大乘积和最小乘积。初始时，max_product和min_product的值均为第一个元素的值，即：

max_product[0] = nums[0]
min_product[0] = nums[0]

Step 2：递推

我们开始遍历数组，从第二个元素开始递推。对于每个位置i，我们需要计算以它为结尾的子数组的乘积，即：

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

其中，max_product[i]表示以i位置为结尾的子数组的最大乘积，min_product[i]表示以i位置为结尾的子数组的最小乘积。

Step 3：求解

在每一次递推中，我们需要比较max_product[i]和当前记录的最大乘积max_product[curr_max]，如果前者大于后者，则更新curr_max。最终，我们返回curr_max所对应的最大乘积即可。

下面是Python代码实现：

def maxProduct(nums): n = len(nums) max_product = [0] * n min_product = [0] * n

max_product[0] = nums[0]
min_product[0] = nums[0]
curr_max