问题陈述：
给定一个整数数组nums，返回一个数组answer，使得answer[i]等于除nums[i]之外的nums所有元素的乘积。
任何 nums 的前缀或后缀的乘积都保证适合 32 位整数。
您必须编写一个在 o(n) 时间内运行并且不使用除法运算的算法。
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]
限制条件：
- 2
- -30
- 任何 nums 的前缀或后缀的乘积都保证适合 32 位整数。
跟进：
你能以 o(1) 的额外空间复杂度解决这个问题吗？ （输出数组不计为空间复杂度分析的额外空间。）
初步思考过程：
为了解决这个问题，我们需要计算除当前元素之外的所有元素的乘积，而不使用除法运算。这可以通过对数组使用两次传递来完成：
- 计算每个元素的前缀积。
- 计算每个元素的后缀乘积并与前缀乘积相乘。
基本解决方案：
我们可以用两个数组来存储前缀和后缀的乘积，然后相乘得到最终的结果。
代码：
function productexceptself(nums: number[]): number[] {
const n = nums.length;
const prefixproducts = new array(n).fill(1);
const suffixproducts = new array(n).fill(1);
const result = new array(n).fill(1);
// compute prefix products
for (let i = 1; i = 0; i--) {
suffixproducts[i] = suffixproducts[i + 1] * nums[i + 1];
}
// compute the result by multiplying prefix and suffix products
for (let i = 0; i
<h3>
时间复杂度分析：
</h3>
- 时间复杂度： o(n)，其中n是数组的长度。我们迭代数组三次。
- 空间复杂度： o(n)，用于存储前缀和后缀乘积。
限制：
基本解决方案效果很好，但需要额外的空间来存储前缀和后缀产品。
优化方案：
我们可以通过使用输出数组首先存储前缀产品，然后就地修改它以包含后缀产品来优化解决方案以使用 o(1) 额外空间。
代码：
function productexceptselfoptimized(nums: number[]): number[] {
const n = nums.length;
const result = new array(n).fill(1);
// compute prefix products in the result array
for (let i = 1; i = 0; i--) {
result[i] = result[i] * suffixproduct;
suffixproduct *= nums[i];
}
return result;
}
时间复杂度分析：
- 时间复杂度： o(n)，其中n是数组的长度。我们迭代数组两次。
- 空间复杂度： o(1)，因为我们使用输出数组来存储中间结果，并且不使用任何额外的空间。
基本解决方案的改进：
- 优化后的解决方案通过使用输出数组作为中间结果，将空间复杂度降低到 o(1)。
边缘情况和测试：
边缘情况：
- 数组包含零。
- 数组包含负数。
- 数组长度是最小（2）或最大（10^5）限制。
测试用例：
console.log(productExceptSelf([1,2,3,4])); // [24,12,8,6] console.log(productExceptSelf([-1,1,0,-3,3])); // [0,0,9,0,0] console.log(productExceptSelf([2,2,2,2])); // [8,8,8,8] console.log(productExceptSelf([0,0])); // [0,0] console.log(productExceptSelf([5])); // This should not be a valid input as the minimum length is 2 console.log(productExceptSelf([1,2])); // [2, 1] console.log(productExceptSelfOptimized([1,2,3,4])); // [24,12,8,6] console.log(productExceptSelfOptimized([-1,1,0,-3,3])); // [0,0,9,0,0] console.log(productExceptSelfOptimized([2,2,2,2])); // [8,8,8,8] console.log(productExceptSelfOptimized([0,0])); // [0,0] console.log(productExceptSelfOptimized([5])); // This should not be a valid input as the minimum length is 2 console.log(productExceptSelfOptimized([1,2])); // [2, 1]
一般解决问题的策略：
- 理解问题：仔细阅读问题陈述，了解要求和约束。
- 识别关键操作：确定需要的关键操作，例如计算前缀和后缀乘积。
- 优化可读性： 使用清晰简洁的逻辑，确保代码易于理解。
- 彻底测试： 使用各种情况（包括边缘情况）测试解决方案，以确保正确性。
识别类似问题：
-
前缀和数组：
- 需要计算范围查询的前缀和的问题。
- 示例：范围求和查询。
-
就地算法：
- 需要在有限的额外空间内进行操作的问题
- 示例：将数组向右旋转 k 步。
-
数组操作：
- 需要根据具体情况修改数组的问题
- 示例：将零移至数组末尾。
结论：
- 使用额外空间的基本方法和优化的就地方法可以有效地解决计算除 self 之外的数组的乘积的问题。
- 理解问题并将其分解为可管理的部分至关重要。
- 使用清晰的逻辑并优化可读性可确保解决方案易于遵循。
- 使用各种边缘情况进行测试可确保鲁棒性。
- 识别问题的模式可以帮助将类似的解决方案应用于其他挑战。
通过练习此类问题和策略，您可以提高解决问题的能力，并为各种编码挑战做好更好的准备。
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码农资源网 » Typescript 编码编年史：除 Self 之外的数组的乘积
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