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

下面是我使用python的简洁解决方案。

from functools import reduce

def excludeProductList(nums_):
    after = [reduce(lambda x, y: x*y, nums_[i:]) for i in range(1, len(nums_))] + [1]
    before = [1] + [reduce(lambda x, y: x*y, nums_[:i]) for i in range(1, len(nums_))]
    zippedList =  list(zip(before, after))
    finalList = list(map(lambda x: x[0]*x[1], zippedList))
    return finalList

其他回答

c++, O (n):

long long prod = accumulate(in.begin(), in.end(), 1LL, multiplies<int>());
transform(in.begin(), in.end(), back_inserter(res),
          bind1st(divides<long long>(), prod));

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]

左旅行->右和保持保存产品。称之为过去。- > O (n) 旅行右->左保持产品。称之为未来。- > O (n) 结果[i] =过去[i-1] *将来[i+1] -> O(n) 过去[-1]= 1;和未来(n + 1) = 1;

O(n)

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)。

import java.util.Arrays;

public class Pratik
{
    public static void main(String[] args)
    {
        int[] array = {2, 3, 4, 5, 6};      //  OUTPUT: 360  240  180  144  120
        int[] products = new int[array.length];
        arrayProduct(array, products);
        System.out.println(Arrays.toString(products));
    }

    public static void arrayProduct(int array[], int products[])
    {
        double sum = 0, EPSILON = 1e-9;

        for(int i = 0; i < array.length; i++)
            sum += Math.log(array[i]);

        for(int i = 0; i < array.length; i++)
            products[i] = (int) (EPSILON + Math.exp(sum - Math.log(array[i])));
    }
}

输出:

[360, 240, 180, 144, 120]

时间复杂度:O(n) 空间复杂度:O(1)