2025-07-18:最长乘积等价子数组。用go语言,给定一个只包含正整数的数组 nums。 定义:如果一个数组 arr 满足所有元素的乘积等于该数组最大公约数(GCD)与最小公倍数(LCM)的乘积,即
prod(arr) = gcd(arr) * lcm(arr),
则称该数组为"乘积等价数组"。
请你找出 nums 中最长的满足上述条件的连续子数组的长度。
2 <= nums.length <= 100。
1 <= nums[i] <= 10。
输入: nums = [1,2,1,2,1,1,1]。
输出: 5。
解释:
最长的乘积等价子数组是 [1, 2, 1, 1, 1],其中 prod([1, 2, 1, 1, 1]) = 2, gcd([1, 2, 1, 1, 1]) = 1,以及 lcm([1, 2, 1, 1, 1]) = 2。
题目来自力扣3411。
分步骤描述过程
给定代码的目标是找出最长的连续子数组,满足子数组所有元素的乘积等于该子数组的最大公约数(GCD)与最小公倍数(LCM)的乘积。数组元素均为正整数,且长度在 2 到 100 之间,元素值在 1 到 10 之间。
-
初始化:
ans初始化为 2,因为任意长度为 2 的子数组都满足条件(两数恒等式:(a \times b = \text{GCD}(a,b) \times \text{LCM}(a,b))),且题目要求最长长度至少为 2。mul初始化为 1,表示当前窗口内元素的乘积(初始为空窗口)。left初始化为 0,表示滑动窗口的左边界。
-
滑动窗口遍历 (右指针
right从 0 开始遍历数组):- 当前元素处理 :取
nums[right]作为当前元素x。 - 窗口调整 (内层循环):
- 计算当前乘积
mul与x的最大公约数(GCD)。 - 如果
gcd(mul, x) > 1,表示x与窗口内某元素有公因子(即不互质),需要缩小窗口:- 将
nums[left]从mul中移除(mul /= nums[left])。 - 左指针
left右移一位。 - 重复此过程,直到
gcd(mul, x) == 1(即x与窗口内剩余元素互质)。
- 将
- 计算当前乘积
- 加入新元素 :将
x乘入mul(mul *= x),此时窗口[left, right]内所有元素两两互质。 - 更新答案 :计算当前窗口长度
right - left + 1,用其更新ans的最大值。
- 当前元素处理 :取
-
结果返回:
- 遍历结束后,返回
ans作为最长满足条件的子数组长度。
- 遍历结束后,返回
关键点说明
- 窗口性质:窗口内元素始终保持两两互质。加入新元素时,通过移除左侧元素确保新元素与窗口内所有元素互质。
- 条件满足 :
- 长度为 1 的子数组:只有元素 1 满足((1 = \text{GCD}(1) \times \text{LCM}(1))),但代码中窗口长度至少为 2(
ans初始为 2,且单个元素 1 不会更新最大长度)。 - 长度为 2 的子数组:任意两数均满足(恒等式),但非互质数对(如
[2,4])会被窗口拆开,不过ans=2已覆盖最小长度。 - 长度 ≥3 的子数组:必须两两互质(如
[1,2,1,1,1]),窗口会捕获此类情况。
- 长度为 1 的子数组:只有元素 1 满足((1 = \text{GCD}(1) \times \text{LCM}(1))),但代码中窗口长度至少为 2(
- 溢出问题 :代码使用
mul存储乘积,当窗口较长时可能溢出(如 100 个 10 的乘积远超 int64 范围),导致 GCD 计算错误。但题目元素值小(1-10),且分析基于给定代码逻辑。
复杂度分析
- 时间复杂度 :(O(n)),其中 (n) 是数组长度。
- 外层循环遍历每个元素一次((O(n)))。
- 内层循环中,每个元素最多被加入和移除一次(均摊 (O(1)))。
- GCD 计算可视为常数时间(元素值小,最大 10)。
- 额外空间复杂度 :(O(1))。
- 仅使用常数个变量(
ans,mul,left, 循环变量等)。
- 仅使用常数个变量(
示例执行(nums = [1,2,1,2,1,1,1])
- 窗口变化与
ans更新:[1]→ans=max(2,1)=2[1,2]→ans=2(互质,长度 2)[1,2,1]→ans=3(互质)- 加入第 4 个元素
2:不互质,移除左侧直到窗口为[2](移除1),再形成[2,2]→ 因不互质,移除第一个2,最终窗口[2]→ 加入2后窗口为[2]→ans仍为 3。 - 后续加入
1形成[2,1]→[2,1,1](ans=3)→[2,1,1,1](ans=4)→[2,1,1,1,1](ans=5)。
- 输出 5(对应子数组
[1,2,1,1,1],索引 2 到 6)。
最终,时间复杂度为 (O(n)),额外空间复杂度为 (O(1))。但实际应用中需处理溢出问题(如改用质因数计数)。
Go完整代码如下:
go
package main
import (
"fmt"
)
func maxLength(nums []int) int {
ans, mul, left := 2, 1, 0
for right, x := range nums {
for gcd(mul, x) > 1 {
mul /= nums[left]
left++
}
mul *= x
ans = max(ans, right-left+1)
}
return ans
}
func gcd(a, b int) int {
for a != 0 {
a, b = b%a, a
}
return b
}
func main() {
nums := []int{1, 2, 1, 2, 1, 1, 1}
result := maxLength(nums)
fmt.Println(result)
}

Python完整代码如下:
python
# -*-coding:utf-8-*-
def gcd(a, b):
while a != 0:
a, b = b % a, a
return b
def maxLength(nums):
ans = 2
mul = 1
left = 0
for right, x in enumerate(nums):
while gcd(mul, x) > 1:
mul //= nums[left]
left += 1
mul *= x
ans = max(ans, right - left + 1)
return ans
if __name__ == "__main__":
nums = [1, 2, 1, 2, 1, 1, 1]
result = maxLength(nums)
print(result)
