238. 除自身以外数组的乘积

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探讨了在不使用除法的情况下，如何高效地计算一个数组中除当前元素外所有其他元素的乘积。该算法实现了O(n)的时间复杂度，并考虑了常数空间复杂度的挑战。

给定长度为 n 的整数数组 nums，其中 n > 1，返回输出数组 output ，其中 output[i] 等于 nums 中除 nums[i] 之外其余各元素的乘积。

示例:

输入: [1,2,3,4]
输出: [24,12,8,6]

说明: 请不要使用除法，且在 O(n) 时间复杂度内完成此题。

进阶：
你可以在常数空间复杂度内完成这个题目吗？（ 出于对空间复杂度分析的目的，输出数组不被视为额外空间。）

238. 除自身以外数组的乘积 - 力扣（LeetCode）
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04-08 463
range(len(nums) - 2, -1, -1) 生成的序列是 2, 1, 0。计算每个位置左侧所有元素的乘积，存储在一个数组中。计算每个位置右侧所有元素的乘积，累积在一个变量中。输入: nums = [-1,1,0,-3,3]最终 res 变为 [24, 12, 8, 6]返回 res，即 [24, 12, 8, 6]。此时 res 变为 [1, 1, 2, 6]输入: nums = [1,2,3,4]输入数组是 [1, 2, 3, 4]输出: [0,0,9,0,0]之外其余各元素的乘积。
【LeetCode-中等】238. 除自身以外数组的乘积（详解）
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java：左右数组
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给定长度为 n 的整数数组 nums，其中 n > 1，返回输出数组 output ，其中 output[i] 等于 nums 中除 nums[i] 之外其余各元素的乘积。 示例: 输入: [1,2,3,4] 输出: [24,12,8,6] 说明: 请不要使用除法，且在 O(n) 时间复杂度内完成此题。 进阶： 你可以在常数空间复杂度内完成这个题目吗？（ 出于对空间复杂度分析的目的...
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后2012年4月67日的腾讯暑期实习生招聘笔试中，出了一道与上述21题类似的题，原题大致如下：     两个数组a[N]，b[N]，其中A[N]的各个元素值已知，现给b[i]赋值，b[i] = a[0]*a[1]*a[2]...*a[N-1]/a[i]； 要求： 1.不准用除法运算 2.除了循环计数值，a[N],b[N]外，不准再用其他任何变量（包括局部变量，全局变量等） 3.满足时间复
java5——运算符（算数运算符、关系运算符）
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所谓运算符，自然都用来做计算的符号。在java中，一般用两种方式来区分运算符： 1. 按符号连接的操作数个数区分，可以分为：单目运算符，双目运算符，三目运算符。 2. 按功能来区分，可以分为： -算术运算符 -赋值运算符 -关系运算符 -逻辑运算符 -位运算符 -其他运算符按操作数分类这种分类方式很容易理解，但是对于使用来说，并不友好。因为我们在选择运算符时通常都是根据功能来选择，这
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出于对空间复杂度分析的目的，输出数组不被视为额外空间。 这个算一个提示 class Solution { public: vector<int> productExceptSelf(vector<int>& nums) { vector<int> ans; int t=1; for(int i=...
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力扣-238.除自身以外数组的乘积，解题思路分享。
LeetCode: 238. 除自身以外数组的乘积
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238. 除自身以外数组的乘积
238.除自身以外数组的乘积
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本题要求在不使用除法的情况下，计算数组中除自身以外其余各元素的乘积。可以通过分别计算每个元素的前缀乘积和后缀乘积，然后将它们相乘得到最终结果。之中任意元素的全部前缀元素和后缀的乘积都在 32 位 整数范围内。238.除自身以外数组的乘积。之外其余各元素的乘积。时间复杂度内完成此题。题目数据 保证 数组。请不要使用除法，且在。
238. 除自身以外数组的乘积 C++
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AlgorithmAndLeetCode#itcharge-LeetCode-Py#0238. 除自身以外数组的乘积1
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再从右到左遍历一遍，将 nums[i] 右侧的元素乘积累积起来，再乘以原本 res[i] 的值，即为 nums 中除了 nums[i] 之外的其他所有元素乘积。
【NO.13】LeetCode经典150题-238. 除自身以外数组的乘积
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先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向（最优解）进化，进化过程中，会自动选择优良基因，淘汰劣等基因。 遗传算法（英语：genetic algorithm (GA) ）是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法，是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的，这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为： 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解，放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作，生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值，选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群（适应度函数的值越小越好） 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体，进行交叉，产生 2 个子代。 （交叉概率） 对子代（parent + 生成的 child）的染色体进行变异。 （变异概率） 重复3,4,5步骤，直到新种群（parentnumber + childnumber）的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率：两个个体进行交配的概率。 例如，交配概率为0.8，则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率：所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值，其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
Leetcode238.除自身以外数组的乘积C语言
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### 问题分析 LeetCode 第 238 题要求我们构造一个数组，使得每个元素 `answer[i]` 等于原数组中除 `nums[i]` 之外所有元素的乘积。题目限制不能使用除法，并且时间复杂度必须为 O(n)。 如果采用暴力双重循环的方法，则时间复杂度会达到 O(n²)，在大规模输入时会导致超时[^2]。因此需要一种更高效的策略。 ### 解题思路 一种常见且高效的做法是利用两个辅助数组： - **左乘积数组**：记录每个元素左侧所有元素的乘积。 - **右乘积数组**：记录每个元素右侧所有元素的乘积。 最终结果数组就是左右乘积相乘的结果。该方法的时间复杂度和空间复杂度均为 O(n)。 为了满足不使用额外空间的要求（除输出数组外），可以将左右乘积的计算过程合并到结果数组中进行优化。 ### C语言实现代码如下： ```c int* productExceptSelf(int* nums, int numsSize, int* returnSize) { *returnSize = numsSize; int *result = (int *)malloc(numsSize * sizeof(int)); // 初始化第一个元素为1，因为第一个元素左侧没有元素 result[0] = 1; // 计算每个元素左侧的乘积 for (int i = 1; i < numsSize; ++i) { result[i] = result[i - 1] * nums[i - 1]; } // 使用临时变量保存右侧乘积，从右向左遍历 int rightProduct = 1; for (int i = numsSize - 1; i >= 0; --i) { result[i] = result[i] * rightProduct; rightProduct *= nums[i]; } return result; } ``` ### 关键点说明 - **初始化**：首先设置 `result[0] = 1`，因为第一个元素左边没有数。 - **左乘积计算**：从索引 1 开始，每次用前一个位置的 `result` 值乘以当前索引前面的 `nums` 元素值。 - **右乘积与结果整合**：从右往左遍历，使用一个变量 `rightProduct` 来保存右边元素的乘积，并将其乘入 `result[i]` 中。 - **空间优化**：整个过程中只使用了一个结果数组和一个临时变量，从而实现了 O(1) 额外空间复杂度（不包括输出数组）。 ###
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