leetcode练习自身以外数组的乘积

本文介绍了一个LeetCode上的经典算法问题:给定一个整数数组,返回一个输出数组,其中每个元素是除当前元素外数组中所有其他元素的乘积。解决方案避免了使用除法,并在O(n)时间复杂度内完成。文章还探讨了如何在常数空间复杂度内解决这个问题。

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。)

来源:力扣(LeetCode)
链接:https://leetcode-cn.com/problems/product-of-array-except-self
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不就等于这个数左边的数乘以右边的数,

 class Solution {
    public int[] productExceptSelf(int[] nums) {
        int[] res = new int[nums.length];
        int k = 1;
        for(int i = 0; i < res.length; i++){
            res[i] = k;
            k = k * nums[i]; 
        }
        k = 1;
        for(int i = res.length - 1; i >= 0; i--){
            res[i] *= k;
            k *= nums[i]; 
        }
        return res;
    }
}
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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