LeetCode-238. Product of Array Except Self

本文介绍了一种不使用除法且时间复杂度为O(n)的方法来计算除自身外的所有元素乘积。该方法通过两次遍历数组实现,分别从前向后和从后向前计算累积乘积。

Description

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.)

Solution 1(C++)

class Solution {
public:
    vector<int> productExceptSelf(vector<int>& nums) {
        int n=nums.size();
        vector<int> fromBegin(n);
        fromBegin[0]=1;
        vector<int> fromLast(n);
        fromLast[0]=1;

        for(int i=1;i<n;i++){
            fromBegin[i]=fromBegin[i-1]*nums[i-1];
            fromLast[i]=fromLast[i-1]*nums[n-i];
        }

        vector<int> res(n);
        for(int i=0;i<n;i++){
            res[i]=fromBegin[i]*fromLast[n-1-i];
        }
        return res;
    }
};

Solution 2(C++)

class Solution {
public:
    vector<int> productExceptSelf(vector<int>& nums) {
        int n=nums.size();
        int fromBegin=1;
        int fromLast=1;
        vector<int> res(n,1);

        for(int i=0;i<n;i++){
            res[i]*=fromBegin;
            fromBegin*=nums[i];
            res[n-1-i]*=fromLast;
            fromLast*=nums[n-1-i];
        }
        return res;
    }
};

算法分析

这个还是见过以前类似的方法,从前往后一遍,从后往前一遍,就可以了。可能看起来不容易懂,但是我确实做过类似方法的题目,

其实, a1 * a2 * a3 * … * ai-1 * ai+1*… * an-1 an。可以分为两部分:a1 a2 * a3 * … * ai-1 , 和 ai+1*… * an-1 *an,这个两部分一个只与前面有关,一个只与后面有关,自然就可以想到这个从前往后与从后往前两遍了。

程序分析

注意编程时索引编号。

个人防护装备实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:个人防护装备实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:4524张图片 • 训练集:4524张图片 • 分类类别: 手套(Gloves) 头盔(Helmet) 未戴手套(No-Gloves) 未戴头盔(No-Helmet) 未穿鞋(No-Shoes) 未穿背心(No-Vest) 鞋子(Shoes) 背心(Vest) • 手套(Gloves) • 头盔(Helmet) • 未戴手套(No-Gloves) • 未戴头盔(No-Helmet) • 未穿鞋(No-Shoes) • 未穿背心(No-Vest) • 鞋子(Shoes) • 背心(Vest) • 标注格式:YOLO格式,适用于实例分割任务,包含边界框或多边形坐标。 • 数据格式:图片数据,来源于监控或相关场景。 二、适用场景 • 工业安全监控系统开发:用于自动检测工人是否佩戴必要的个人防护装备,提升工作场所安全性,减少工伤风险。 • 智能安防应用:集成到监控系统中,实时分析视频流,识别PPE穿戴状态,辅助安全预警。 • 合规性自动化检查:在建筑、制造等行业,自动检查个人防护装备穿戴合规性,支持企业安全审计。 • 计算机视觉研究:支持实例分割、目标检测等算法在安全领域的创新研究,促进AI模型优化。 三、数据集优势 • 类别全面:覆盖8种常见个人防护装备及其缺失状态,提供丰富的检测场景,确保模型能处理各种实际情况。 • 标注精准:采用YOLO格式,每个实例都经过精细标注,边界框或多边形坐标准确,提升模型训练质量。 • 真实场景数据:数据来源于实际环境,增强模型在真实世界中的泛化能力和实用性。 • 兼容性强:YOLO格式便于与主流深度学习框架(如YOLO、PyTorch等)集成,支持快速部署和实验。
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