题目描述
给你一个长度为 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]
提示: 题目数据保证数组之中任意元素的全部前缀元素和后缀(甚至是整个数组)的乘积都在 32 位整数范围内。
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。)
题目链接: https://leetcode-cn.com/problems/product-of-array-except-self/
思路1
最初始的方法:使用两层循环,外层循环遍历数组,内层循环计算数组除了当前数字之外其他数字的乘积。但这种方法的时间复杂度为 O(n^2),不符合题目要求,而且会超时。代码如下:
class Solution {
public:
vector<int> productExceptSelf(vector<int>& nums) {
if(nums.empty()) return {};
vector<int> ans;
for(int i=0; i<nums.size(); i++){
int t = 1;
for(int j=0; j<i; j++) t *= nums[j];
for(int k=i+1; k<nums.size(); k++) t *= nums[k];
ans.push_back(t);
}
return ans;
}
};
// 超时
- 时间复杂度:O(n^2)
- 空间复杂度:O(1)
思路2
不包含第 i 个元素的乘积 = 第 i 个元素左边的乘积 * 第 i 个元素右边的乘积。我们使用 left[i] 表示第 i 个元素左边的乘积,使用 right[i] 表示第 i 个元素右边的乘积。提前计算好 left[i] 和 right[i]。对于 left 数组,将元素全部初始化为 1,有
- left[0] = 1;
- left[i] = left[i-1] * nums[i-1];
同样地,对于 right 数组,将元素全部初始化为 1,有
- right[nums.size()-1] = 1;
- right[i] = right[i+1] * nums[i+1];
不包含第 i 个元素的乘积 = left[i] * right[i]. 代码如下:
class Solution {
public:
vector<int> productExceptSelf(vector<int>& nums) {
if(nums.empty()) return {};
vector<int> left(nums.size(), 1);
vector<int> right(nums.size(), 1);
for(int i=1; i<nums.size(); i++) left[i] = nums[i-1] * left[i-1];
for(int i=nums.size()-2; i>=0; i--) right[i] = nums[i+1] * right[i+1];
vector<int> ans;
for(int i=0; i<nums.size(); i++){
ans.push_back(left[i]*right[i]);
}
return ans;
}
};
- 时间复杂度:O(n)
- 空间复杂度:O(n)
思路3
还可以对思路 2 的空间复杂度进一步优化。我们使用 ans 数组替代 left 数组,首先使用计算 left 数组的方式计算 ans 数组,计算完成后 ans[i] 就是第 i 个元素之前的元素乘积,然后将变量 r 设为数组倒数第一个元素,也就是 r = nums[nums.size()-1],然后从倒数第二个元素开始往前遍历,遍历过程中 ans[i] = ans[i] * r; r = r * nums[i],r 就代替了 right 数组。代码如下:
class Solution {
public:
vector<int> productExceptSelf(vector<int>& nums) {
if(nums.empty()) return {};
vector<int> ans(nums.size(), 1);
for(int i=1; i<nums.size(); i++) ans[i] = ans[i-1] * nums[i-1];
int r = nums[nums.size()-1];
for(int i=nums.size()-2; i>=0; i--){
ans[i] *= r;
r *= nums[i];
}
return ans;
}
};
- 时间复杂度:O(n)
- 空间复杂度:O(1)