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
最近有人问我这个问题，虽然我不能得到O(N)，但我有一个不同的方法(不幸的是O(N²))，但我想无论如何都要分享。
首先转换为列表<Integer>。
遍历原始数组array.length()次。
使用while循环乘下一组所需的数字:
while (temp < list.size() - 1) {
res *= list.get(temp);
temp++;
}
然后将res添加到一个新数组(当然，您已经在前面声明了)，然后将数组[i]的值添加到List，依此类推。
我知道这不会有太大的用处，但这是我在面试的压力下想到的:)
int[] array = new int[]{1, 2, 3, 4, 5};
List<Integer> list = Arrays.stream(array).boxed().collect(Collectors.toList());
int[] newarray = new int[array.length];
int res = 1;
for (int i = 0; i < array.length; i++) {
int temp = i;
while (temp < list.size() - 1) {
res *= list.get(temp);
temp++;
}
newarray[i] = res;
list.add(array[i]);
res = 1;
}
输出:[24,120,60,40,30]
其他回答
最近有人问我这个问题，虽然我不能得到O(N)，但我有一个不同的方法(不幸的是O(N²))，但我想无论如何都要分享。
首先转换为列表<Integer>。
遍历原始数组array.length()次。
使用while循环乘下一组所需的数字:
while (temp < list.size() - 1) {
res *= list.get(temp);
temp++;
}
然后将res添加到一个新数组(当然，您已经在前面声明了)，然后将数组[i]的值添加到List，依此类推。
我知道这不会有太大的用处，但这是我在面试的压力下想到的:)
int[] array = new int[]{1, 2, 3, 4, 5};
List<Integer> list = Arrays.stream(array).boxed().collect(Collectors.toList());
int[] newarray = new int[array.length];
int res = 1;
for (int i = 0; i < array.length; i++) {
int temp = i;
while (temp < list.size() - 1) {
res *= list.get(temp);
temp++;
}
newarray[i] = res;
list.add(array[i]);
res = 1;
}
输出:[24,120,60,40,30]
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。
下面是一个使用c#的函数式示例:
Func<long>[] backwards = new Func<long>[input.Length];
Func<long>[] forwards = new Func<long>[input.Length];
for (int i = 0; i < input.Length; ++i)
{
var localIndex = i;
backwards[i] = () => (localIndex > 0 ? backwards[localIndex - 1]() : 1) * input[localIndex];
forwards[i] = () => (localIndex < input.Length - 1 ? forwards[localIndex + 1]() : 1) * input[localIndex];
}
var output = new long[input.Length];
for (int i = 0; i < input.Length; ++i)
{
if (0 == i)
{
output[i] = forwards[i + 1]();
}
else if (input.Length - 1 == i)
{
output[i] = backwards[i - 1]();
}
else
{
output[i] = forwards[i + 1]() * backwards[i - 1]();
}
}
我不完全确定这是O(n)，因为所创建的Funcs是半递归的，但我的测试似乎表明它在时间上是O(n)。
我习惯使用c#:
public int[] ProductExceptSelf(int[] nums)
{
int[] returnArray = new int[nums.Length];
List<int> auxList = new List<int>();
int multTotal = 0;
// If no zeros are contained in the array you only have to calculate it once
if(!nums.Contains(0))
{
multTotal = nums.ToList().Aggregate((a, b) => a * b);
for (int i = 0; i < nums.Length; i++)
{
returnArray[i] = multTotal / nums[i];
}
}
else
{
for (int i = 0; i < nums.Length; i++)
{
auxList = nums.ToList();
auxList.RemoveAt(i);
if (!auxList.Contains(0))
{
returnArray[i] = auxList.Aggregate((a, b) => a * b);
}
else
{
returnArray[i] = 0;
}
}
}
return returnArray;
}
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]
