给你一个整形数组nums,在书数组中找出有由三个数组成的最大乘积并输出这个乘积

这是一个经典的动态规划问题，可以使用Kadane's Algorithm（卡特兰算法）来解决。该算法通常用于寻找一维数组中的连续子数组，使得子数组的乘积最大。以下是解决这个问题的一个简单步骤：

1. 定义两个变量 `maxProduct` 和 `currentMax`，分别记录当前最大的乘积和连续子数组乘积。初始时，这两个变量都设置为数组的第一个元素。

2. 遍历数组，从第二个元素开始：
a. 计算新的 `currentMax`：取 `nums[i]` 与 `currentMax * nums[i]` 中较大的值，因为有可能形成一个更大的乘积（当 `currentMax` 是负数时）。
b. 更新 `maxProduct`，如果 `currentMax` 比 `maxProduct` 大，则替换 `maxProduct`。

3. 最后，`maxProduct` 就是所求的三元素组成的最大乘积。

以下是用Java编写的示例代码：

public int maximumProduct(int[] nums) {
    if (nums == null || nums.length < 3) {
        throw new IllegalArgumentException("Array must have at least three elements");
    }
    
    int max1 = nums[0], max2 = nums[0], min1 = nums[0]; // 初始化最小值也同时存储
    for (int i = 1; i < nums.length; i++) {
        // 更新最大值和最小值
        int temp = Math.max(nums[i], Math.min(max1 * nums[i], min1 * nums[i]));
        max1 = Math.max(temp, max1);
        min1 = Math.min(temp, min1);

        // 临时存储第二大值
        max2 = Math.max(max2, nums[i]);
    }

    // 返回最大乘积
    return Math.max(max1, max2 * min1);
}

注意，这里假设数组至少有三个元素，并且我们只考虑包含三个元素的情况。如果是四个或更多元素，你可以将上面的过程稍作调整，先计算前两个最大和最小值，再遍历剩余元素。