给定1个数字,请找到一个乘积最大的连续子序列。输入描述: 第一行1个数n(1≤n≤15),表示数组长度。 第二行n个数a;(-10≤a;≤10),表示各个元素。写出伪代码

这个问题通常被称为“最大子数组乘积”（Maximum Subarray Product），可以使用动态规划算法解决。以下是求解给定数组中乘积最大的连续子序列的伪代码：

// 定义函数 findMaxProduct
function findMaxProduct(arr):
    n = length of arr
    max_product = arr[0] // 初始化最大和最小乘积为第一个元素
    current_max_product = arr[0]

    for i from 1 to n-1:
        # 更新当前乘积，如果遇到负数，则切换到记录最小乘积
        if current_max_product <= 0:
            current_min_product = -current_max_product
        else:
            current_min_product = min(current_min_product, current_max_product)

        current_max_product *= arr[i]
        
        // 更新最大乘积，如果新的乘积大于当前最大，或者乘积为正时大于最小乘积
        max_product = max(max_product, current_max_product)
        max_product = max(max_product, current_min_product * arr[i])

    return max_product

// 输入部分
n = input_number() // 获取数组长度
arr = [input_number() for _ in range(n)] // 获取数组元素

max_product = findMaxProduct(arr)
print("最大连续子序列乘积:", max_product)

在这个伪代码中，我们遍历数组，同时维护两个变量 `current_max_product` 和 `current_min_product`，分别用于跟踪当前的最大连续乘积和当乘积变为负数时的最小连续乘积。这个策略确保了无论何时遇到负数，都能找到一个非零乘积的子序列。