【NO.68】LeetCode HOT 100—238. 除自身以外数组的乘积

本文介绍了如何在给定整数数组中,不使用除法,以O(n)的时间复杂度和O(1)的空间复杂度(忽略输出数组)计算每个元素除自身以外的乘积。主要讲解了两种方法:一种是左右乘积列表,另一种是空间优化版本,利用输出数组和一个变量记录乘积。

238. 除自身以外数组的乘积

给你一个整数数组 nums,返回 数组 answer ,其中 answer[i] 等于 nums 中除 nums[i] 之外其余各元素的乘积 。

题目数据 保证 数组 nums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。

请 不要使用除法,且在 O(n) 时间复杂度内完成此题。

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]

提示:

2 <= nums.length <= 105
-30 <= nums[i] <= 30
保证 数组 nums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

进阶:你可以在 O(1) 的额外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。)

解题

方法一:左右乘积列表

用两个数组记录 一个数 左侧、右侧的乘积,先初始化这两个数组,然后遍历得到答案。

//  时间O(n),空间O(n)
class Solution {
   
   
    public int[] productExceptSelf(int[] nums) {
   
   
        int n = nums.length;
        // 记录对应位置数左侧的乘积,第一个数左侧乘积初始化为1
        int[] l = new int[n];
        l[0] = 1;
  
【评估多目标跟踪方法】9个高度敏捷目标在编队中的轨迹和测量研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“评估多目标跟踪方法”,重点研究9个高度敏捷目标在编队飞行中的轨迹生成与测量过程,并提供完整的Matlab代码实现。文中详细模拟了目标的动态行为、运动约束及编队结构,通过仿真获取目标的状态信息与观测数据,用于验证和比较不同多目标跟踪算法的性能。研究内容涵盖轨迹建模、噪声处理、传感器测量模拟以及数据可视化等关键技术环节,旨在为雷达、无人机编队、自动驾驶等领域的多目标跟踪系统提供可复现的测试基准。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事控制工程、自动化、航空航天、智能交通或人工智能等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于多目标跟踪算法(如卡尔曼滤波、粒子滤波、GM-CPHD等)的性能评估与对比实验;②作为无人机编队、空中交通监控等应用场景下的轨迹仿真与传感器数据分析的教学与研究平台;③支持对高度机动目标在复杂编队下的可观测性与跟踪精度进行深入分析。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注轨迹生成逻辑与测量模型构建部分,可通过修改目标数量、运动参数或噪声水平来拓展实验场景,进一步提升对多目标跟踪系统设计与评估的理解。
### LeetCode Hot 100 '自身以外数组乘积' Java 解决方案 对于给定的一个整数数组 `nums`,目标是构建一个新的数组 `answer`,使得 `answer[i]` 是了 `nums[i]` 外所有元素的乘积。此问题可以通过两次遍历实现,在不使用额外空间的情况下完成计算。 #### 方法概述 通过两个方向的扫描来解决问题:一次正向扫描用于累积左侧部分的结果;另一次反向扫描则更新右侧部分并最终形成完整的解法[^2]。 #### 正向扫描 初始化一个变量 `leftProduct` 来保存当前索引左边所有数字相乘得到的结果,并将其赋值给新创建的答案列表对应位置上。随着迭代过程不断更新这个累加器以便后续使用。 ```java public class Solution { public int[] productExceptSelf(int[] nums) { int length = nums.length; int[] answer = new int[length]; // 初始化为1是因为任何数与1相乘都等于其本身 int leftProduct = 1; for (int i = 0; i < length; ++i){ answer[i] = leftProduct; leftProduct *= nums[i]; } ``` #### 反向扫描 接着从右至左再次遍历输入数组的同时维护另一个临时变量 `rightProduct` 记录右边元素连乘结果。每一步都将之前存储好的左侧产品乘以此时获得的新因子存入答案数组相应下标的格子内。 ```java int rightProduct = 1; for (int i = length - 1; i >= 0; --i){ answer[i] *= rightProduct; rightProduct *= nums[i]; } return answer; } } ``` 这种方法不仅满足题目要求的空间复杂度 O(1),而且时间效率也达到了最优水平——线性的O(n)。
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