Photo by 克里斯托弗·高尔 on 不飞溅
给定一个 整数 大批 数字
, 返回 数组 回答
这样 答案[我]
等于所有元素的乘积 数字
除了 数字[i]
.
任何前缀或后缀的乘积 数字
是 保证 适应一个 32 位 整数。
您必须编写一个运行在 上)
时间和不使用除法运算。
示例 1:
输入:nums = [1,2,3,4] 输出:[24,12,8,6]
示例 2:
输入:nums = [-1,1,0,-3,3] 输出:[0,0,9,0,0]
跟进: 你能解决这个问题吗 O(1)
额外的空间复杂度? (输出数组 才不是 算作空间复杂度分析的额外空间。)
解决方案:
这里的主要技巧是 O(n) 时间并且不使用除法运算。
我将尝试画出主要思想。
我将在这个解决方案中使用额外的空间,但我们可以稍后改进算法并移除额外的内存。
我们将从左到右将元素相乘,然后从右到尾 exept self 元素
如果我们准备 leftArr 并从左侧到右侧相乘元素会怎样。
0. 数字 = [1,2,3,4] 1.leftArr = [1,1,1,1] 2.leftArr = [1,1,1*2,1*2*3] 3.leftArr = [1,1,2,6]
然后我们可以准备 rightArr 并从右边向左边相乘。
0. 数字 = [1,2,3,4] 1.rightArr = [1,1,1,1] 2.rightArr = [1,1,1*4,1] 3. rightArr = [1,1*3*4,4,1] 3.rightArr = [1*2*3*4,1*3*4,4,1] 4.rightArr = [24,12,4,1]
然后,我们应该遍历两个数组并将元素相乘
0.leftArr = [1,1,2,6] 1.leftArr = [24,12,4,1] 2. rez = [24, 12, 8, 6]
似乎是一个明智的决定,不是吗?
当然,还有它的代码。
公共 int[] productExceptSelf(int[] nums) { int 长度 = nums.length; int[] toRight = new int[length]; int[] toLeft = new int[length]; 向右[0] = 1; for(int i = 1; i < 长度; i++){ toRight[i] = toRight[i-1] * nums[i-1]; } toLeft[长度 - 1] = 1; for(int i = 长度 - 2; i >= 0; i--){ toLeft[i] = toLeft[i+1] * nums[i+1]; } for(int i = 0; i < 长度; i++){ toRight[i] = toRight[i] * toLeft[i]; } 回到右边; }
使用这种方法,我们可以在不使用 '+' 或 '*' 的情况下找到数组中的元素的总和或相乘
手术。
但是我们该如何改进呢?
现在,我们使用另外两个数组,这很好。让我们尝试降低内存复杂度。
在不创建两个数组的情况下,我们只能创建一个数组。再次,遍历基本数组并从左到右将元素相乘。
公共 int[] productExceptSelf(int[] nums) { int[] ans = new int[nums.length]; 整数左= 1; for (int i = 0; i < nums.length; i++) { ans[i] = 左; 左 *= 数字 [i]; } 诠释正确 = 1; for (int i = nums.length - 1; i >= 0; i--) { ans[i] *= 对; 对 *= 数字 [i]; } 返回答案; }
运行时间:1 毫秒,比 Java 在线提交的 Array 除了 Self 的产品快 100.00%。
内存使用量:50 MB,少于 Java 在线提交的 Product of Array except Self 的 59.22%
这个概念很简单,您想从左侧和右侧(不包括自身)计算产品。 ans[i] 是左 * 右。
我希望你们很清楚。如果您有不清楚的地方,请写评论,我会尽力回答。
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