解决网易2017内推笔试题：最大能力值乘积选择

“网易2017内推笔试编程题合集（一）.pdf”包含了一个编程题目，涉及数组处理、动态规划以及求解最大乘积的问题。 此编程题目的核心是寻找一串长度为k的学生序列，这些学生在原序列中的位置差不超过d，且他们的能力值乘积最大化。这个问题可以通过动态规划的方法来解决。首先，我们定义两个二维数组max和min，分别用于存储到当前位置i时，以当前学生结尾的最大乘积和最小乘积。数组的大小为k×n，其中k是需要选取的学生数量，n是学生的总数。 代码中的初始化部分，首先读取了学生数量n，然后是能力值数组nums，接着是需要选取的学生数k和位置差限制d。初始状态下，max和min数组的第一行都设置为1，因为至少可以选取一个学生，其乘积为自身的值。 动态规划的核心在于从第二个学生开始，遍历每一个可能的子序列。对于每一个学生，我们需要考虑在位置差不超过d的范围内，之前的学生中哪些能够与之组成序列，同时更新max和min数组。这里使用了三层循环：外层循环i遍历所有可能的子序列长度，中间层循环j遍历所有学生，最内层循环m遍历可能的位置差。 在内层循环中，我们比较当前位置j-m的学生与当前学生j的组合对最大乘积和最小乘积的影响。如果nums[j]为正，我们使用min[i-1][j-m]*nums[j]更新min[i][j]，并用max[i-1][j-m]*nums[j]更新max[i][j]。若nums[j]为0，我们需要考虑将0乘入序列的情况，此时最大乘积和最小乘积都会变为0。 在完成所有循环后，遍历max数组的最后一行，找到最大值，即为满足条件的序列的最大乘积。这个最大值赋给了变量Max。 这是一个关于动态规划和数组处理的算法问题，它要求在给定约束条件下优化序列的乘积。代码通过递推的方式，逐步构建出最优解，最终找出满足条件的最大能力值乘积。这种问题在面试和编程竞赛中常见，对于提高算法思维和解决复杂问题的能力很有帮助。