
该教程详解如何编写一个不依赖 numpy 的函数,对输入列表的每个索引 i,生成新列表,其中第 i 个元素被替换为除自身外所有其他元素的乘积,其余位置保持原值。
要实现“对列表中每个位置生成一个新列表,其中该位置的元素被替换为其余所有元素的乘积”,关键在于:对每个索引 i,构造一个新列表,仅修改第 i 个元素为 total_product // arr[i](前提是无零),其余元素保持不变。
原始代码存在多个根本性问题:
- results = arr 是浅拷贝,修改 results[i] 会污染原列表;
- 每次循环都复用同一列表对象,导致后续迭代基于已被修改的数组计算;
- 使用了 np.prod 和 np.random,违背“不使用 NumPy”的要求;
- 未处理零值(除零错误)和整数精度问题(python 中应优先用整除 // 避免浮点误差)。
✅ 正确思路(纯 Python,健壮高效):
- 预计算总乘积(若列表非空);
- 遍历每个索引 i,对每个 i:
- 若 arr[i] != 0,则新值为 total_product // arr[i];
- 若 arr[i] == 0,则其余元素乘积即为 total_product(因为 0 被跳过)——但需单独处理:此时需重新计算不含 arr[i] 的乘积;
- 每次构造全新列表,避免引用干扰。
以下是推荐实现(含零安全处理):
立即学习“Python免费学习笔记(深入)”;
def multiList(arr): if not arr: return [] # 处理含零情况:统计零的个数 zeros = arr.count(0) if zeros > 1: # 多个零 → 所有位置结果都是 0(因至少一个其他元素为 0) return [0] * len(arr) elif zeros == 1: # 恰好一个零 → 仅零所在位置结果为其余数乘积;其余位置结果全为 0 non_zero_prod = 1 zero_idx = -1 for i, x in enumerate(arr): if x == 0: zero_idx = i else: non_zero_prod *= x result = [0] * len(arr) result[zero_idx] = non_zero_prod return result else: # 无零 → 安全使用总乘积除法 total_prod = 1 for x in arr: total_prod *= x return [total_prod // x for x in arr] # 示例调用 print([69, 78, 62, 73, 23]) print(multiList([69, 78, 62, 73, 23])) # 输出: [8119644, 7182762, 9036378, 7674732, 24358932]
⚠️ 注意事项:
- 必须深拷贝逻辑:每次返回的是独立新列表,不可复用原列表或中间变量;
- 零值鲁棒性:直接 prod / arr[i] 在 arr[i]==0 时会报错或产生 inf,必须分支处理;
- 整数精度:Python 整数无溢出,且 // 在整除时比 / 更安全(避免浮点舍入误差);
- 时间复杂度:O(n) 预处理 + O(n) 构造结果 = O(n),优于嵌套循环的 O(n²)。
? 进阶提示:若需返回所有变换后的列表组成的二维列表(即每个 i 对应一个完整列表,共 n 个列表),可封装为:
def all_multi_lists(arr): n = len(arr) if n == 0: return [] # 先按上述逻辑计算单个结果(用于无零/单零场景) base_result = multiList(arr) # 但题目要求“每个位置交换为其余乘积”,即输出 shape=(n, n) 的二维列表 # 更高效做法:预计算前缀积 & 后缀积(O(n) 时间,O(1) 额外空间,无除法) if 0 not in arr: prefix = [1] * n suffix = [1] * n for i in range(1, n): prefix[i] = prefix[i-1] * arr[i-1] for i in range(n-2, -1, -1): suffix[i] = suffix[i+1] * arr[i+1] return [[prefix[i] * suffix[i] for i in range(n)]] else: # 含零时用朴素方法(小数据可接受) res = [] for i in range(n): prod = 1 for j, x in enumerate(arr): if j != i: prod *= x row = arr.copy() row[i] = prod res.append(row) return res
综上,核心是理解题意本质:每个输出列表只改一个位置,且该位置值 = 其余元素乘积。坚持“每次新建列表 + 分类处理零值 + 避免浮点除法”,即可写出清晰、健壮、符合要求的纯 Python 解决方案。