【力扣 - 除自身以外数组的乘积】

题目描述

给你一个整数数组 nums,返回 数组 answer ,其中 answer[i] 等于 nums 中除 nums[i] 之外其余各元素的乘积 。

题目数据 保证 数组 nums之中任意元素的全部前缀元素和后缀的乘积都在 32 位 整数范围内。

请 不要使用除法,且在 O(n) 时间复杂度内完成此题。

示例 1:

输入: nums = [1,2,3,4]

输出: [24,12,8,6]

示例 2:

输入: nums = [-1,1,0,-3,3]

输出: [0,0,9,0,0]

提示:

2 <= nums.length <= 10^5
-30 <= nums[i] <= 30

保证 数组 nums之中任意元素的全部前缀元素和后缀的乘积都在 32 位 整数范围内。

题解

解题思路

左右乘积表,分别计算i左侧和右侧乘积。

代码

c 复制代码
/**
 * Note: The returned array must be malloced, assume caller calls free().
 */

// Function to compute the product of all elements in the input array except the current element
int* productExceptSelf(int* nums, int numsSize, int* returnSize) {
    // Arrays to store the product of elements to the left and right of each element
    int leftProduct[numsSize];
    int rightProduct[numsSize];
    
    // Calculate the product of elements to the left of each element
    leftProduct[0] = 1;
    for (int i = 1; i < numsSize; i++) {
        leftProduct[i] = leftProduct[i - 1] * nums[i - 1];
    }
    
    // Calculate the product of elements to the right of each element
    rightProduct[numsSize - 1] = 1;
    for (int j = numsSize - 2; j >= 0; j--) {
        rightProduct[j] = rightProduct[j + 1] * nums[j + 1];
    }
    
    // Set the return size for the caller
    *returnSize = numsSize;
    
    // Compute the final product array by multiplying left and right products
    int* Answer = (int*)malloc(sizeof(int) * numsSize);
    for (int k = 0; k < numsSize; k++) {
        Answer[k] = leftProduct[k] * rightProduct[k];
    }
    
    return Answer;
}
相关推荐
JieE2127 小时前
LeetCode 226. 翻转二叉树|JS 递归超详细拆解,二叉树入门经典题
javascript·算法
JieE2127 小时前
LeetCode 104. 二叉树的最大深度|递归思路超详细拆解
javascript·算法
vivo互联网技术12 小时前
CVPR 2026 | 全新强化学习框架 BeautyGRPO:重塑真实人像
算法·大模型·cvpr·影像
Darling噜啦啦13 小时前
列表转树算法深度解析:从 Map 到 Reduce 的两种实现,面试高频考点
数据结构·算法·面试
用户4978630507316 小时前
(一)小红的数组操作
算法·编程语言
怕浪猫19 小时前
Electron 系列文章封面图
算法·架构·前端框架
徐小夕21 小时前
JitWord 3.0 正式发布,高精度Word异构解析+复杂组件兼容,打造web端协同Word编辑器
前端·vue.js·算法
通信小呆呆1 天前
当算法有了“五感”:多模态数据融合如何向人体感官协同学习?
人工智能·学习·算法·机器学习·机器人