אתגר תכנותי: מכפלת הכל לבד מהנוכחי
יש לכתוב פונקציה `product_except_self` שתקבל קלט מערך מספרים באורך n כאשר תפקידה של הפונקציה הינו לייצר מהמערך המקורי מערך מספרים גם כן באורך n כאשר כל פריט שמיקומו i במערך הפלט הינו מכפלה של כל המספרים במערך המקורי לבד מהמספר במיקום i.
בהינתן הקלט:
Input = [1, 2, 3, 4]
צפוי הפלט:
Output = [24, 12, 8, 6]
בהינתן הקלט:
Input = [1, 0, 3, 4]
צפוי הפלט:
Output = [0, 12, 0, 0]
בהינתן הקלט:
Input = [-1, 2, -3, 4]
צפוי הפלט:
Output = [12, -24, -8, 6]
מגבלה: אסור להשתמש בחילוק.
פתרון מוצע
from typing import List
def product_except_self(nums: List[int]) -> List[int]:
len_nums = len(nums)
# Initialize the output list with 1s, to store the mediary products
output = [1]*len_nums
# Calculate and store the products when going Left-To-Right
ltr_product = 1
for idx in range(len_nums):
output[idx] = ltr_product
ltr_product *= nums[idx]
# Calculate products and multiply with the existing products when going Right-To-Left
rtl_product = 1
for idx in range(len_nums-1, -1, -1):
output[idx] *= rtl_product
rtl_product *= nums[idx]
return output
test_cases = [
[],
[1, 2],
[1, 2, 3],
[1, 2, 3, 4],
[1, 0, 3, 4],
[-1, 2, -3, 4]
]
for case in test_cases:
print(f"{case} -> {product_except_self(case)}")
הרעיון בפתרון הוא:
א. לחשב את מכפלת הפריטים משמאל ומימין לכל עמדה במערך המקורי.
ב. ואז לכפול את ערכי המכפלות מהצעד הקודם להרכבת ערכי מערך הפלט.
הפתרון בנוי על שני שלבים עיקריים:
- חישוב המכפלות משמאל ומימין:
- אנו מתחילים בלולאה הראשונה שמחשבת את המכפלות מימין לשמאל (Left-To-Right) ומעדכנת את מערך הפלט בהתאם.
- לאחר מכן, אנו מבצעים לולאה נוספת שמחשבת את המכפלות משמאל לימין (Right-To-Left) ומכפילה את התוצאה במערך הפלט שנוצר עד כה.
- עדכון מערך הפלט:
- המשתנה `ltr_product` מתעדכן בכל איטרציה בלולאה הראשונה כדי לשמור את המכפלה של כל הערכים מההתחלה עד הנוכחי (משמאל לימין).
- המשתנה `rtl_product` מתעדכן בכל איטרציה בלולאה השנייה כדי לשמור את המכפלה של כל הערכים מהסוף עד הנוכחי (משמאל לימין).
הערכת יעילות הפתרון 🚀
משך הביצוע (Time Complexity):
- משך הביצוע של הפתרון תלוי באורך מערך הקלט n. שתי הלולאות עוברות על כל מערך הקלט בדיוק פעמיים, ולכן יש לנו סיבוכיות זמן של O(N).
זיכרון (Space Complexity):
הפתרון אינו מצריך שימוש בזיכרון נוסף מעבר למערך הפלט `output`, ולכן סיבוכיות הזיכרון היא O(1).
מדריכים נוספים שעשויים לעניין אותך
אתגר תכנותי: איסוף ערכי המקסימום בתוך חלון הזזה Sliding window maxima
טכניקת חלון ההזזה sliding window לפתרון בעיות ברצפים
פתרון בעיות אופטימיזיציה באמצעות אלגוריתם חמדן
לכל המדריכים בסדרה ללימוד פייתון
אהבתם? לא אהבתם? דרגו!
0 הצבעות, ממוצע 0 מתוך 5 כוכבים
המדריכים באתר עוסקים בנושאי תכנות ופיתוח אישי. הקוד שמוצג משמש להדגמה ולצרכי לימוד. התוכן והקוד המוצגים באתר נבדקו בקפידה ונמצאו תקינים. אבל ייתכן ששימוש במערכות שונות, דוגמת דפדפן או מערכת הפעלה שונה ולאור השינויים הטכנולוגיים התכופים בעולם שבו אנו חיים יגרום לתוצאות שונות מהמצופה. בכל מקרה, אין בעל האתר נושא באחריות לכל שיבוש או שימוש לא אחראי בתכנים הלימודיים באתר.
למרות האמור לעיל, ומתוך רצון טוב, אם נתקלת בקשיים ביישום הקוד באתר מפאת מה שנראה לך כשגיאה או כחוסר עקביות נא להשאיר תגובה עם פירוט הבעיה באזור התגובות בתחתית המדריכים. זה יכול לעזור למשתמשים אחרים שנתקלו באותה בעיה ואם אני רואה שהבעיה עקרונית אני עשוי לערוך התאמה במדריך או להסיר אותו כדי להימנע מהטעיית הציבור.
שימו לב! הסקריפטים במדריכים מיועדים למטרות לימוד בלבד. כשאתם עובדים על הפרויקטים שלכם אתם צריכים להשתמש בספריות וסביבות פיתוח מוכחות, מהירות ובטוחות.
המשתמש באתר צריך להיות מודע לכך שאם וכאשר הוא מפתח קוד בשביל פרויקט הוא חייב לשים לב ולהשתמש בסביבת הפיתוח המתאימה ביותר, הבטוחה ביותר, היעילה ביותר וכמובן שהוא צריך לבדוק את הקוד בהיבטים של יעילות ואבטחה. מי אמר שלהיות מפתח זו עבודה קלה ?
השימוש שלך באתר מהווה ראייה להסכמתך עם הכללים והתקנות שנוסחו בהסכם תנאי השימוש.