Leetcode-43. Multiply Strings

本文介绍了一种解决两个以字符串形式表示的大数相乘的问题的算法,通过O(n^2)的时间复杂度实现了字符串形式的大数乘法,并提供了一个Java实现的例子。

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前言:为了后续的实习面试,开始疯狂刷题,非常欢迎志同道合的朋友一起交流。因为时间比较紧张,目前的规划是先过一遍,写出能想到的最优算法,第二遍再考虑最优或者较优的方法。如有错误欢迎指正。博主首发优快云,mcf171专栏。

博客链接:mcf171的博客

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Given two numbers represented as strings, return multiplication of the numbers as a string.

Note:

  • The numbers can be arbitrarily large and are non-negative.
  • Converting the input string to integer is NOT allowed.
  • You should NOT use internal library such as BigInteger.
这个题目最简单的就是用O(n^2)的时间效率,用代码实现我们手动这么算的。效果还不错 Your runtime beats 40.75% of java submissions.

public class Solution {
    public String multiply(String num1, String num2) {

	if(num1.equals("0") || num2.equals("0")) return "0";
	if(num1.equals("1")) return num2;
	if(num2.equals("1")) return num1;
        int[] results = new int[num1.length() + num2.length()];
        for( int i = num1.length() - 1; i >= 0 ; i--)
            for(int j = num2.length()-1 ;j >= 0 ; j --){
                int char2num1 = num1.charAt(i) - '0';
                int char2num2 = num2.charAt(j) - '0';

                int carryNumber = char2num1 * char2num2 + results[ i + j + 1];

                results[i + j + 1] = carryNumber % 10;
                results[i + j ] = results[i + j] + carryNumber / 10;
            }

        StringBuffer sb = new StringBuffer("");
        for(int i = 0 ; i< results.length ; i ++) {
            if (i == 0 && results[i] == 0) continue;
            sb.append(results[i]);
        }
        return sb.toString();
    }
}







### LeetCode Problem 43 的 C++ 实现 LeetCode43 题名为 **Multiply Strings**,其目标是给定两个由非负整数组成的字符串 `num1` 和 `num2`,返回这两个数相乘的结果。需要注意的是,输入和输出都应该是字符串形式。 以下是该问题的一种高效实现方式: #### 解决方案描述 为了完成此任务,可以采用模拟手动计算的方法来处理大数乘法。具体来说,通过逐位相乘并记录每一位的结果,最终将这些结果组合起来形成完整的乘积[^5]。 下面是具体的 C++ 实现代码: ```cpp class Solution { public: string multiply(string num1, string num2) { if (num1 == "0" || num2 == "0") return "0"; // 特殊情况处理 int n = num1.size(), m = num2.size(); vector<int> res(n + m, 0); // 反向遍历两串数字进行逐位相乘 for (int i = n - 1; i >= 0; --i) { for (int j = m - 1; j >= 0; --j) { int mul = (num1[i] - '0') * (num2[j] - '0'); int sum = mul + res[i + j + 1]; res[i + j + 1] = sum % 10; res[i + j] += sum / 10; } } // 将结果转换为字符串 string result; for (auto digit : res) { if (!(result.empty() && digit == 0)) { // 去掉前导零 result.push_back(digit + '0'); } } return result.empty() ? "0" : result; } }; ``` #### 复杂度分析 - 时间复杂度:O(m × n),其中 \(m\) 是 `num1` 的长度,\(n\) 是 `num2` 的长度。这是因为我们需要对每一对字符执行一次乘法操作。 - 空间复杂度:O(m + n),用于存储中间结果以及最后的乘积[^5]。 --- ###
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