同积元组python
时间: 2023-11-14 07:12:16 浏览: 117
这段引用提供了三个内容,分别是同积元组的Python解法、解法的时间复杂度和空间复杂度,以及Python编程的一些基础知识。同积元组是指在给定的整数数组中,找到所有元素乘积相等的不同元组的数量。Python解法使用了哈希表来记录每个乘积对应的元素下标,然后遍历哈希表中的每个元素,计算出该乘积对应的元素下标组合数,最后将所有乘积的组合数相加即可得到同积元组的数量。时间复杂度为O(N^2),空间复杂度为O(N^2)。除此之外,引用中还提供了Python编程的一些基础知识,包括Python环境安装、集成开发环境、数的类型和四则运算、除法、函数和字符串等。如果你对Python编程感兴趣,可以深入学习这些知识。
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力扣同积元组详解
### 力扣(LeetCode)同积元组问题详解
#### 问题描述
给定一个整数数组 `nums`,找到所有的四元组 `(i, j, k, l)`,使得满足以下条件:
- `0 <= i < j < k < l < nums.length`
- `nums[i] * nums[j] == nums[k] * nums[l]`
目标是返回这些符合条件的四元组的数量。
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#### 方法一:哈希表记录乘积累计次数
通过使用哈希表存储每一对元素的乘积及其出现的频次,可以有效地减少暴力枚举的时间复杂度。具体思路如下:
1. 遍历所有可能的两两组合 `(i, j)` 并计算其乘积。
2. 将乘积作为键值存入哈希表中,并统计每个乘积对应的出现次数。
3. 对于每一个新的乘积,检查之前是否存在相同的乘积。如果有,则根据之前的出现次数更新结果数量。
4. 时间复杂度为 \(O(n^2)\),空间复杂度为 \(O(n^2)\)。
以下是基于此方法的 Python 实现代码[^6]:
```python
from collections import defaultdict
def tupleSameProduct(nums):
count = 0
product_count = defaultdict(int)
n = len(nums)
for i in range(n):
for j in range(i + 1, n):
prod = nums[i] * nums[j]
count += product_count[prod] * 8 # 每个匹配增加8个排列方式
product_count[prod] += 1
return count
```
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#### 方法二:优化后的双重遍历
为了进一步降低内存消耗,在某些情况下可以通过调整逻辑来避免显式的哈希表构建。然而这种方法通常会牺牲一定的可读性和灵活性,因此仅适用于特定场景下的性能优化需求。
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#### 复杂度分析
对于长度为 \(n\) 的输入数组:
- **时间复杂度**: 主要是由于嵌套循环导致的整体开销约为 \(O(n^2)\)[^7]。
- **空间复杂度**: 如果采用额外的数据结构保存中间状态,则最坏情况下的辅助存储量级同样接近 \(O(n^2)\)[^8]。
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#### 注意事项
当处理非常大的数据集或者极端边界条件下时需特别留意溢出风险以及效率瓶颈等问题;此外还需确保最终输出形式严格遵循题目要求。
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python:定义一个二维向量类V2,实现二维向量的加法、减法和内积运算。要求向量使用元组输入
好的,我来为您实现一个V2向量类:
```python
class V2:
def __init__(self, x, y):
self.x = x
self.y = y
def __add__(self, other):
return V2(self.x + other.x, self.y + other.y)
def __sub__(self, other):
return V2(self.x - other.x, self.y - other.y)
def __mul__(self, other):
return self.x * other.x + self.y * other.y
```
这里我们使用了魔术方法来实现向量的加法、减法和内积运算。在初始化时,我们需要传入x和y两个参数来表示向量的坐标。加法和减法都很简单,只需要将两个向量的x和y分别相加或相减即可。内积运算使用了向量的点乘公式,将两个向量的x和y分别相乘,然后再相加。
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