摘要:动态规划复杂度时间空间思路分析出自身以外数组乘积的性质,它实际上是自己左边左右数的乘积,乘上自己右边所有数的乘积。所以我们可以用一个数组来表示第个数字前面数的乘积,这样。同理,我们可以反向遍历一遍生成另一个数组。
Product of Array Except Self
动态规划 复杂度Given an array of n integers where n > 1, nums, return an array output such that output[i] is equal to the product of all the elements of nums except nums[i].
Solve it without division and in O(n).
For example, given [1,2,3,4], return [24,12,8,6].
Follow up: Could you solve it with constant space complexity? (Note: The output array does not count as extra space for the purpose of space complexity analysis.)
时间 O(N) 空间 O(N)
思路分析出自身以外数组乘积的性质,它实际上是自己左边左右数的乘积,乘上自己右边所有数的乘积。所以我们可以用一个数组left[i]来表示第i个数字(nums[i])前面数的乘积,这样left[i] = left[i-1] nums[i-1]。同理,我们可以反向遍历一遍生成另一个数组right[i] = right[i + 1] nums[i+1]。得到这两个数组后,我们再遍历一遍,把每个位置的left[i]乘上right[i]就行了
双向遍历法 复杂度时间 O(N) 空间 O(1)
思路实际上,我们可以用结果数组自身来存储left和right数组的信息。首先还是同样的算出每个点左边所有数的乘积,存入数组中。然而在反向算右边所有数的乘积时,我们不再把它多带带存入一个数组,而是直接乘到之前的数组中,这样乘完后结果就已经出来了。另外,因为我们不再多带带开辟一个数组来存储右边所有数,不能直接根据数组上一个来得知右边所有数乘积,所以我们需要额外一个变量来记录右边所有数的乘积。这里为了清晰对称,遍历左边的时候也加入了一个额外变量来记录。
注意因为第一位在第一轮从左向右乘的时候乘不到,结果数组中会得到0,所以要先将第一位置为1,即res[0] = 1,其他的不用初始化
因为涉及左右两边的数,所有数组长度为1的时候就直接返回自身就行了
代码public class Solution { public int[] productExceptSelf(int[] nums) { if(nums.length <= 1){ return nums; } int[] res = new int[nums.length]; res[0] = 1; int left = 1, right = 1; // 计算每个点左边的乘积 for(int i = 1; i < nums.length; i++){ left = left * nums[i - 1]; res[i] = left; } // 计算每个点右边的乘积 for(int i = nums.length - 2; i >= 0; i--){ right = right * nums[i + 1]; res[i] = right * res[i]; } return res; } }
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