矩阵的最大非负积

/*
 * 思路：
 * 虽然使用 Java Stream 不能直接处理动态规划的问题，但我们可以通过 Stream API 来简化代码。
 * 我们依然维护两个矩阵 dpMax 和 dpMin，然后在每一步中使用 Stream 来更新它们的值。
 */
import java.util.stream.IntStream;

public class Solution {
    public int maxProductPath(int[][] grid) {
        int MOD = 1000000007;
        int m = grid.length, n = grid[0].length;
        long[][] dpMax = new long[m][n];
        long[][] dpMin = new long[m][n];

        dpMax[0][0] = dpMin[0][0] = grid[0][0];

        // 初始化第一行
        IntStream.range(1, n).forEach(j -> dpMax[0][j] = dpMin[0][j] = dpMax[0][j - 1] * grid[0][j]);

        // 初始化第一列
        IntStream.range(1, m).forEach(i -> dpMax[i][0] = dpMin[i][0] = dpMax[i - 1][0] * grid[i][0]);

        // 填充 dp 数组
        IntStream.range(1, m).forEach(i -> {
            IntStream.range(1, n).forEach(j -> {
                if (grid[i][j] >= 0) {
                    dpMax[i][j] = Math.max(dpMax[i - 1][j], dpMax[i][j - 1]) * grid[i][j];
                    dpMin[i][j] = Math.min(dpMin[i - 1][j], dpMin[i][j - 1]) * grid[i][j];
                } else {
                    dpMax[i][j] = Math.min(dpMin[i - 1][j], dpMin[i][j - 1]) * grid[i][j];
                    dpMin[i][j] = Math.max(dpMax[i - 1][j], dpMax[i][j - 1]) * grid[i][j];
                }
            });
        });

        long result = dpMax[m - 1][n - 1];
        return result < 0 ? -1 : (int)(result % MOD);
    }
}