给定一个长度为 n 的整数数组，请你找出其中最长的乘积为正数的子数组长度。 子数组的定义是原数组中一定长度的连续数字组成的数组。 数据范围：，数组中的元素满足 示例 1输入 1 2 3 -1 4输出3 用python3写。

这是一个经典的动态规划问题，可以使用Kadane's Algorithm来解决。算法的主要思路是从左到右遍历数组，维护两个变量：max_current_product 和 max_global_product。max_current_product 记录从当前元素开始的最大连续正乘积，如果当前元素为负，则将max_current_product设为0；而max_global_product则记录整个过程中的最大正乘积。

以下是Python3版本的代码实现：

def longestSubarray(nums):
    if not nums or nums[0] < 0:
        return 0

    max_current_product = nums[0]
    max_global_product = nums[0]
    start = 0
    end = 0
    is_negative = False

    for i in range(1, len(nums)):
        if nums[i] < 0:
            if is_negative:
                max_current_product = 1
            else:
                max_current_product = 0
            is_negative = True
        else:
            is_negative = False
            max_current_product *= nums[i]

        if max_current_product > max_global_product:
            max_global_product = max_current_product
            end = i

    return max_global_product != 0 and end + 1 or 0

# 示例
nums = [1, 2, 3, -1, 4]
print(longestSubarray(nums))  # 输出：3