Product of Array Exclude Itself

Posted 2021-01-29 lyc94620

Given an integers array A.

Define B[i] = A[0] * ... * A[i-1] * A[i+1] * ... * A[n-1], calculate B WITHOUT divide operation.

Example
For A=[1, 2, 3], return [6, 3, 2].

题解1 - 左右分治

根据题意，有 result[i]=left[i]?right[i], 其中 left[i]=∏j（从左到右累乘）, right[i]=∏j（从右到左累乘）. 即将最后的乘积分为两部分求解，首先求得左半部分的值，然后求得右半部分的值。最后将左右两半部分乘起来即为解。

C++：

class Solution {
public:
    /**
     * @param A: Given an integers array A
     * @return: A long long array B and B[i]= A[0] * ... * A[i-1] * A[i+1] * ... * A[n-1]
     */
    vector<long long> productExcludeItself(vector<int> &nums) {
        const int nums_size = nums.size();
        vector<long long> result(nums_size, 1);
        if (nums.empty() || nums_size == 1) {
            return result;
        }

        vector<long long> left(nums_size, 1);
        vector<long long> right(nums_size, 1);
        for (int i = 1; i != nums_size; ++i) {
            left[i] = left[i - 1] * nums[i - 1];
            right[nums_size - i - 1] = right[nums_size - i] * nums[nums_size - i];
        }
        for (int i = 0; i != nums_size; ++i) {
            result[i] = left[i] * right[i];
        }

        return result;
    }
};

public class Solution {

    public int[] productExceptSelf(int[] A) {
        
        int[] left = new int[A.length];
        int[] right = new int[A.length];
        int[] result = new int[A.length];
        
        for (int i = 0; i < A.length; i++) {
            left[i] = i == 0 ? A[i] : left[i - 1] * A[i];
        }

        for (int i = A.length - 1; i >= 0; i--) {
            right[i] = (i == A.length - 1) ? A[i] : right[i + 1] * A[i];
        }
        
        for (int i = 0; i < A.length; i++) {
            if (i == 0) {
                result[i] = right[1];
            } else if (i == A.length - 1) {
                result[i] = left[i - 1];
            } else {
                result[i] = left[i - 1] * right[i + 1];
            }
        }
        return result;
    }
}

源码分析

一次for循环求出左右部分的连乘积，下标的确定可使用简单例子辅助分析。

复杂度分析

两次for循环，时间复杂度 O(n). 使用了左右两半部分辅助空间，空间复杂度 O(2n).

题解2 - 原地求积

题解1中使用了左右两个辅助数组，但是仔细瞅瞅其实可以发现完全可以在最终返回结果result基础上原地计算左右两半部分的积。

C++：

class Solution {
public:
    /**
     * @param A: Given an integers array A
     * @return: A long long array B and B[i]= A[0] * ... * A[i-1] * A[i+1] * ... * A[n-1]
     */
    vector<long long> productExcludeItself(vector<int> &nums) {
        const int nums_size = nums.size();
        vector<long long> result(nums_size, 1);

        // solve the left part first
        for (int i = 1; i < nums_size; ++i) {
            result[i] = result[i - 1] * nums[i - 1];
        }

        // solve the right part
        long long temp = 1;
        for (int i = nums_size - 1; i >= 0; --i) {
            result[i] *= temp;
            temp *= nums[i];
        }

        return result;
    }
};

源码分析

计算左半部分的递推式不用改，计算右半部分的乘积时由于会有左半部分值的干扰，故使用temp保存连乘的值。注意temp需要使用long long, 否则会溢出。

复杂度分析

时间复杂度同上，空间复杂度为 O(1).