238. 除了自身以外数组的乘积

NOTE

本文带有 todo 标签,表示尚未完成本人复刷。代码与推导已按公开题目和参考实现整理;刷完后可删除 frontmatter 中的 todo

  • LeetCode:原题1
  • 难度:中等
  • 归类:数组(数组、前缀和)
  • 主解法:两次遍历

先给结论

这道题的核心是预处理从起点到各位置的累计量,把区间查询转成两个前缀状态之差。面试时先说清楚“状态表示什么、为什么能排除其他候选、何时更新答案”,再写代码;只报出“用 前缀和”还不足以证明理解。

题目描述

题目要求完成“除了自身以外数组的乘积”。输入包括 nums(integer[]),需要返回 integer[]。完整限制以原题为准,解题时重点利用这些特征:数组、前缀和。

示例:

输入:: nums = [1,2,3,4]
输出:: [24,12,8,6]

题型判断

从题目标签和参考实现看,本题采用 前缀和。判断依据是:预处理从起点到各位置的累计量,把区间查询转成两个前缀状态之差。

核心思路

prefix[i] 表示前 i 个元素的累计结果,区间结果由两个边界前缀组合得到。整个过程保持一个关键不变量:prefix 的下标含义固定,通常 prefix[0] 代表空前缀。因此每一步被排除或已经处理的状态都无需回退,不会漏掉最终答案。

示例步骤图解

阶段当前状态处理动作
读取输入输入:: nums = [1,2,3,4]输出:: [24,12,8,6]明确输入、输出和限制
建立状态使用 前缀和 所需的边界或辅助结构保证状态定义和代码一致
推进先构造前缀信息,再按题意查询、计数或结合哈希表寻找目标差值每一步缩小未处理范围
结束候选区间为空或满足终止条件返回已记录答案

变量与区间含义

  • 主状态:prefix[i] 表示前 i 个元素的累计结果,区间结果由两个边界前缀组合得到。
  • 候选区间采用代码中的实际边界定义;若代码使用 left <= right,它表示闭区间 [left, right];若使用 left < right,则必须结合边界赋值判断是闭区间还是左闭右开区间。
  • ans 或返回变量只保存已经被证明有效的候选,不把未经验证的中间状态当作答案。

推进规则

先构造前缀信息,再按题意查询、计数或结合哈希表寻找目标差值。移动边界前要能说明被跳过部分为什么不可能更优,这是本题正确性的核心,而不是模板本身。

边界条件与易错点

  • 空输入、只有一个元素,以及答案位于首尾位置时,循环仍应正常结束。
  • 最容易错在前缀下标偏移、遗漏空前缀,以及数值范围超出安全整数。
  • JavaScript 中下标计算优先使用 Math.floor;涉及大整数时要检查是否超过 Number.MAX_SAFE_INTEGER

代码实现

参考实现来源:doocs/leetcode,按本文结构重新整理;原项目采用 CC BY-SA 4.0

JavaScript 实现

var productExceptSelf = function (nums) {
    const n = nums.length;
    const ans = new Array(n);
    for (let i = 0, left = 1; i < n; ++i) {
        ans[i] = left;
        left *= nums[i];
    }
    for (let i = n - 1, right = 1; i >= 0; --i) {
        ans[i] *= right;
        right *= nums[i];
    }
    return ans;
};

代码与思路对照

阶段对应代码作用
入口productExceptSelf接收题目输入,入口签名与 LeetCode 元数据一致
初始化var productExceptSelf = function (nums)const n = nums.length;const ans = new Array(n);建立后续推进所需的边界、缓存或答案变量
核心推进for (let i = 0, left = 1; i < n; ++i)for (let i = n - 1, right = 1; i >= 0; --i)落实“先构造前缀信息,再按题意查询、计数或结合哈希表寻找目标差值”
输出return ans只返回已经满足状态定义的最终结果

读代码时应把每个判断还原成“它排除了什么状态或完成了哪次转移”,而不是只记变量名。

复杂度分析

  • 时间复杂度:O(n),其中 n 是数组 \textit{nums} 的长度。
  • 空间复杂度:O(1)。

复杂度必须按“状态数量 × 每个状态处理成本”分析;如果存在排序、堆操作、递归深度或结果数组,需要单独计入,不能只看最外层循环。

面试官递进追问

1. 为什么本题适合 前缀和?

因为预处理从起点到各位置的累计量,把区间查询转成两个前缀状态之差。 为什么问: 检查你是在识别性质,还是只凭题号背模板。回答要抓住可被利用的单调性、重复子问题或数据结构约束。

2. 代码维护的核心状态是什么?

prefix[i] 表示前 i 个元素的累计结果,区间结果由两个边界前缀组合得到。 为什么问: 状态定义决定代码是否可证明。回答时要让每个变量都能对应到题意。

3. 这个实现依赖什么不变量?

prefix 的下标含义固定,通常 prefix[0] 代表空前缀。 为什么问: 不变量比逐行复述代码更能证明理解,回答要说明它在初始化、推进和结束时都成立。

4. 为什么这样推进不会漏掉答案?

先构造前缀信息,再按题意查询、计数或结合哈希表寻找目标差值,被跳过的状态已经由题目性质证明不可能更优或已经处理完成。 为什么问: 检查正确性证明,重点不是“指针这样写”,而是“为什么可以排除”。

5. 最危险的边界是什么?

最容易错在前缀下标偏移、遗漏空前缀,以及数值范围超出安全整数。 为什么问: 检查代码能否一次通过,回答要给出具体失败场景而不是只说“注意边界”。

6. 复杂度还能优化吗?

先看瓶颈来自状态数量、每次转移成本还是辅助结构操作;只有其中一项能被减少时,复杂度才可能继续下降。 为什么问: 检查你能否从成本组成出发优化,而不是机械背最优复杂度。

7. 如果输入规模扩大或数据改成流式,方案怎么变?

要判断当前算法是否需要随机访问全部输入;若只依赖有限历史状态,可以做滚动或在线维护,否则需要分块、外存或调整数据结构。 为什么问: 检查算法理解能否迁移到工程约束。

8. 有哪些替代解法,如何取舍?

可以从暴力枚举开始,再比较排序、哈希、搜索或动态规划等方案;取舍标准是时间、空间、是否修改输入和实现复杂度。 为什么问: 检查横向比较能力。回答要说明替代方案为什么更慢或在什么条件下更合适。

常见错误回答

  • “这题套 前缀和 模板即可”:只有结论,没有说明题目性质和排除依据。
  • 逐行朗读代码:没有建立状态、不变量和正确性因果链。
  • 只报 O(n)O(n²):没有解释每个状态被访问多少次,也容易漏掉排序或辅助结构。
  • 把示例能跑通当成证明:示例只能帮助检查,不能覆盖重复值、空输入和极端边界。

可迁移总结

  • 核心关键词:前缀和、状态定义、不变量、推进规则、边界。
  • 一句话本质:预处理从起点到各位置的累计量,把区间查询转成两个前缀状态之差。
  • 思考链路:识别题目性质 → 定义状态 → 证明推进安全 → 确定更新时机 → 检查边界与复杂度。
  • 1 分钟回答:说清题型、核心状态、推进规则和复杂度。
  • 3 分钟回答:补上正确性依据、示例和两个关键边界。
  • 10 分钟回答:写出代码,并比较替代方案、空间优化和工程限制。

刷题后自测

先只回答第 1 题,再展开后续问题:

  1. 不看代码,你能用一句话说出本题的不变量吗?
  1. 如果把示例中的重复值、空输入或边界值换掉,哪一行代码最先受到影响?
  1. 不改变正确性的前提下,你能写出一种替代方案并比较复杂度吗?