leecode 每日解題思路 152 Maximun Product Subarray

問題描述：

問題連接：152 Maximum Product Subarray

　　在經典的算法解析中， 有關的分治和動態規劃的，經典題型之一就是求最大子段和， 這道題就是他的變形：求最大子段積; 

這個問題的核心思路與解決最大子段和相同， 可是惟一須要注意的就是負數的狀況。

　　每次在比較當前最大結果的同時,也須要保存當前最小結果，因此每一個當前點i處的取值， 就是從當前值nums[i], 和cur_max+nums[i],

cur_min+nums[i]三者中取極值：

　　

每次的取值遞推路徑如上所示， 應該還算清晰。

如下是code，由於java沒有相似python的多重賦值的功能，（相似 valueA, valueB = expressionA(), expressionB()）;因此每次依靠多餘的兩隻臨時變量

保存臨時最大最小值， 不然當執行是數值會被改變。