Prodotto di array tranne sé
Guida dettagliata e implementazione Python per il problema "Prodotto dell'array tranne sé".
1. Impara
Il problema del "Prodotto dell'array tranne il sé" è una sfida chiave nella sezione Array e hashing.
Questa implementazione si concentra sulla logica di livello semplice in Python.
Diamo priorità all'accuratezza tecnica e alla leggibilità del codice nelle soluzioni fornite.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Visualizzazione del flusso logico per il prodotto dell'array eccetto self.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Leggere attentamente la dichiarazione del problema per Prodotto dell'array eccetto Self.
2. Formulate brute force
Elaborare una semplice soluzione iterativa.
3. Identify inefficiency
Cerca calcoli ridondanti.
4. Optimize search path
Utilizza l'hashing o l'ordinamento per accelerare il processo.
5. Final Implementation
Ripulire il codice per gli standard di produzione.
Dichiarazione del problema
Dato un array di numeri interi nums, restituisce un array answer tale che answer[i] sia uguale al prodotto di tutti gli elementi di nums tranne nums[i].
È garantito che il prodotto di qualsiasi prefisso o suffisso di nums rientri in un numero intero a 32 bit.
È necessario scrivere un algoritmo che venga eseguito in tempo O(n) e senza utilizzare l'operazione di divisione.
Scrivi una funzione productExceptSelf(nums: List[int]) -> List[int].
- •2 <= len(nums) <= 10^5
- •-30 <= nums[i] <= 30
- •The product of any prefix or suffix of nums fits in a 32-bit integer
Esempi
nums = [1, 2, 3, 4]
[24, 12, 8, 6]
answer[0] = 2*3*4 = 24, answer[1] = 1*3*4 = 12, answer[2] = 1*2*4 = 8, answer[3] = 1*2*3 = 6.
nums = [-1, 1, 0, -3, 3]
[0, 0, 9, 0, 0]
Any product that includes the 0 at index 2 becomes 0. answer[2] = (-1)*1*(-3)*3 = 9.
Need a Hint?
Edge Cases to Watch
- Strutture di input vuote
- Ingressi a elemento singolo
- Grandi limiti numerici
Pronto a risolvere?
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Approfondimenti e variazioni dell'intervista
Scomposizione dell'analisi della complessità
Perché il tempo: Directly evaluates all possibilities.
Perché lo spazio: Uses standard local memory.
Perché il tempo: Optimized paths reduce total operations.
Perché lo spazio: May trade memory for speed.
Codice Python della soluzione ottimizzata
Codice Python della soluzione ottimizzata
def product_except_self_opt(nums):
n = len(nums)
res = [1] * n
prefix = 1
for i in range(n):
res[i] = prefix
prefix *= nums[i]
postfix = 1
for i in range(n - 1, -1, -1):
res[i] *= postfix
postfix *= nums[i]
return resCodice forza bruta (protetto da spoiler)
Codice forza bruta (protetto da spoiler)
def product_except_self_brute(nums):
n = len(nums)
res = [1] * n
for i in range(n):
prod = 1
for j in range(n):
if i != j:
prod *= nums[j]
res[i] = prod
return resAlgorithm Pattern Checklist
When dealing with Arrays & Hashing data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
Key Revision Notes
Si applicano le proprietà dei problemi di array e hash standard.
Domande correlate
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