我在一次工作面试中被问到这个问题,我想知道其他人是如何解决这个问题的。我最擅长使用Java,但也欢迎使用其他语言的解决方案。

给定一个数字数组nums,返回一个数字数组products,其中products[i]是所有nums[j]的乘积,j != i。 输入:[1,2,3,4,5] 输出:[(2 * 3 * 4 * 5),(1 * 3 * 4 * 5),(1 * 2 * 4 * 5),(1 * 2 * 3 * 5),(1 * 2 * 3 * 4)] = [120, 60, 40, 30, 24] 你必须在O(N)中不使用除法来做这个。


当前回答

还有一个O(N^(3/2))非最优解。不过,这很有趣。

首先预处理大小为N^0.5的每个部分乘法(这在O(N)时间复杂度中完成)。然后,计算每个数字的其他值的倍数可以在2*O(N^0.5)时间内完成(为什么?因为您只需要将其他((N^0.5) - 1)数字的最后一个元素相乘,并将结果与属于当前数字组的((N^0.5) - 1)数字相乘。对每一个数都这样做,可以得到O(N^(3/2))时间。

例子:

4, 6, 7, 2, 3, 1, 9, 5, 8

部分结果: 4*6*7 = 168 2*3*1 = 6 9*5*8 = 360

要计算3的值,需要将其他组的值乘以168*360,然后乘以2*1。

其他回答

这是O(n²)但f#太漂亮了

List.fold (fun seed i -> List.mapi (fun j x -> if i=j+1 then x else x*i) seed) 
          [1;1;1;1;1]
          [1..5]

这个解决方案可以被认为是C/ c++的。 假设我们有一个包含n个元素的数组a 像a[n]一样,那么伪代码将如下所示。

for(j=0;j<n;j++)
  { 
    prod[j]=1;

    for (i=0;i<n;i++)
    {   
        if(i==j)
        continue;  
        else
        prod[j]=prod[j]*a[i];
  }

下面是我尝试用Java来解决这个问题。抱歉格式不规范,但代码有很多重复,这是我能做的最好的,使它可读。

import java.util.Arrays;

public class Products {
    static int[] products(int... nums) {
        final int N = nums.length;
        int[] prods = new int[N];
        Arrays.fill(prods, 1);
        for (int
           i = 0, pi = 1    ,  j = N-1, pj = 1  ;
           (i < N)         && (j >= 0)          ;
           pi *= nums[i++]  ,  pj *= nums[j--]  )
        {
           prods[i] *= pi   ;  prods[j] *= pj   ;
        }
        return prods;
    }
    public static void main(String[] args) {
        System.out.println(
            Arrays.toString(products(1, 2, 3, 4, 5))
        ); // prints "[120, 60, 40, 30, 24]"
    }
}

循环不变量为pi = nums[0] * nums[1] *..* nums[N-2] *..num [j + 1]。左边的i部分是“前缀”逻辑,右边的j部分是“后缀”逻辑。


递归一行程序

Jasmeet给出了一个(漂亮的!)递归解;我把它变成了这样(可怕!)Java一行程序。它进行就地修改,堆栈中有O(N)个临时空间。

static int multiply(int[] nums, int p, int n) {
    return (n == nums.length) ? 1
      : nums[n] * (p = multiply(nums, nums[n] * (nums[n] = p), n + 1))
          + 0*(nums[n] *= p);
}

int[] arr = {1,2,3,4,5};
multiply(arr, 1, 0);
System.out.println(Arrays.toString(arr));
// prints "[120, 60, 40, 30, 24]"

我们可以先从列表中排除nums[j](其中j != i),然后得到其余部分的乘积;下面是python解决这个难题的方法:

from functools import reduce
def products(nums):
    return [ reduce(lambda x,y: x * y, nums[:i] + nums[i+1:]) for i in range(len(nums)) ]
print(products([1, 2, 3, 4, 5]))

[out]
[120, 60, 40, 30, 24]

下面是一个C实现 O(n)时间复杂度。 输入

#include<stdio.h>
int main()
{
    int x;
    printf("Enter The Size of Array : ");
    scanf("%d",&x);
    int array[x-1],i ;
    printf("Enter The Value of Array : \n");
      for( i = 0 ; i <= x-1 ; i++)
      {
          printf("Array[%d] = ",i);
          scanf("%d",&array[i]);
      }
    int left[x-1] , right[x-1];
    left[0] = 1 ;
    right[x-1] = 1 ;
      for( i = 1 ; i <= x-1 ; i++)
      {
          left[i] = left[i-1] * array[i-1];
      }
    printf("\nThis is Multiplication of array[i-1] and left[i-1]\n");
      for( i = 0 ; i <= x-1 ; i++)
      {
        printf("Array[%d] = %d , Left[%d] = %d\n",i,array[i],i,left[i]);
      }
      for( i = x-2 ; i >= 0 ; i--)
      {
          right[i] = right[i+1] * array[i+1];
      }
   printf("\nThis is Multiplication of array[i+1] and right[i+1]\n");
      for( i = 0 ; i <= x-1 ; i++)
      {
        printf("Array[%d] = %d , Right[%d] = %d\n",i,array[i],i,right[i]);
      }
    printf("\nThis is Multiplication of Right[i] * Left[i]\n");
      for( i = 0 ; i <= x-1 ; i++)
      {
          printf("Right[%d] * left[%d] = %d * %d = %d\n",i,i,right[i],left[i],right[i]*left[i]);
      }
    return 0 ;
}

输出

    Enter The Size of Array : 5
    Enter The Value of Array :
    Array[0] = 1
    Array[1] = 2
    Array[2] = 3
    Array[3] = 4
    Array[4] = 5

    This is Multiplication of array[i-1] and left[i-1]
    Array[0] = 1 , Left[0] = 1
    Array[1] = 2 , Left[1] = 1
    Array[2] = 3 , Left[2] = 2
    Array[3] = 4 , Left[3] = 6
    Array[4] = 5 , Left[4] = 24

    This is Multiplication of array[i+1] and right[i+1]
    Array[0] = 1 , Right[0] = 120
    Array[1] = 2 , Right[1] = 60
    Array[2] = 3 , Right[2] = 20
    Array[3] = 4 , Right[3] = 5
    Array[4] = 5 , Right[4] = 1

    This is Multiplication of Right[i] * Left[i]
    Right[0] * left[0] = 120 * 1 = 120
    Right[1] * left[1] = 60 * 1 = 60
    Right[2] * left[2] = 20 * 2 = 40
    Right[3] * left[3] = 5 * 6 = 30
    Right[4] * left[4] = 1 * 24 = 24

    Process returned 0 (0x0)   execution time : 6.548 s
    Press any key to continue.