给一个整形数组nums，在数组中找出由三个数组成的最大乘积

给定一个整数数组 `nums`，要在其中找到三个数，使得它们相乘的结果最大。这个问题通常被称为“三数之积”的问题。由于数组中可能存在负数，直接寻找最大的三个正数相乘并不一定能得到最大值。这是因为如果数组中包含两个较小的负数以及一个较大的正数，那么这三个数的乘积可能会大于最大的三个正数的乘积。

解决这个问题的一个常见策略是使用分治法，通过遍历数组，并维护三个变量分别代表当前找到的最小的正数（min_pos），第二小的正数（second_min_pos），以及最大的负数（max_neg）。这样做的原因在于，一个负数乘以另外两个负数结果为正，而一个小于0的数和一个大的正数相乘，其乘积可能会比三个都是负数更大。

以下是基本的步骤：
1. 初始化三个变量：`max_product = nums[0] * nums[1] * nums[2]`, `min_pos = first_num = second_num = float('inf')`, `max_neg = float('-inf')`。
2. 遍历数组 `nums`，更新四个变量：
- 如果当前数 `num` 是正数且小于 `min_pos`，则更新 `second_min_pos` 和 `min_pos`。
- 如果当前数 `num` 是负数且大于 `max_neg`，则更新 `max_neg`。
- 更新 `max_product`，当 `num` 大于等于 `first_num` 并且 `first_num` 乘以 `second_num` 大于 `max_product` 的时候，更新 `max_product` 为 `first_num * second_num * num`。
3. 返回 `max_product`。

以下是Python伪代码示例：

def max_three_product(nums):
    if len(nums) < 3:
        return None

    min_pos = float('inf')
    second_min_pos = float('inf')
    max_neg = float('-inf')
    max_product = nums[0] * nums[1] * nums[2]

    for i in range(len(nums)):
        if nums[i] > 0 and nums[i] < min_pos:
            second_min_pos = min_pos
            min_pos = nums[i]
        elif nums[i] > 0 and nums[i] < second_min_pos:
            second_min_pos = nums[i]

        if nums[i] < 0 and nums[i] > max_neg:
            max_neg = nums[i]

        # 更新最大乘积
        if nums[i] >= 0 or (max_neg * min_pos * second_min_pos > max_product):
            max_product = max_neg * min_pos * second_min_pos if nums[i] >= 0 else nums[i] * min_pos * second_min_pos

    return max_product

# 示例
nums = [1, -2, -3, 4, 5]
print(max_three_product(nums))  # 输出：60 （-2 * -3 * 10）