【Leetcode】1570. 两个稀疏向量的点积（Dot Product of Two Sparse Vectors）

题目

给定两个稀疏向量，计算它们的点积（数量积）。

实现类 SparseVector：

• SparseVector(nums) 以向量 nums 初始化对象。
• dotProduct(vec) 计算此向量与 vec 的点积。
  稀疏向量 是指绝大多数分量为 0 的向量。你需要 高效 地存储这个向量，并计算两个稀疏向量的点积。

示例1

• 输入：nums1 = [1,0,0,2,3], nums2 = [0,3,0,4,0]
• 输出：8
• 解释：v1 = SparseVector(nums1) , v2 = SparseVector(nums2)
  v1.dotProduct(v2) = 10 + 03 + 00 + 24 + 3*0 = 8

示例2

• 输入：nums1 = [0,1,0,0,0], nums2 = [0,0,0,0,2]
• 输出：0
• 解释：v1 = SparseVector(nums1) , v2 = SparseVector(nums2)
  v1.dotProduct(v2) = 00 + 10 + 00 + 00 + 0*2 = 0

示例3

• 输入：nums1 = [0,1,0,0,2,0,0], nums2 = [1,0,0,0,3,0,4]
• 输出：6

思路

• 直接去0
• 用字典的键名和键值储存不为0的下标和值

理解起来有一定困难，对于vec的使用方法进行打印后才理解。

解决方案

最终采用思路2字典的方式，Python3代码如下：

class SparseVector:
    def __init__(self, nums: List[int]):
        self.num = {
     i:x for i,x in enumerate(nums) if x != 0}

    # Return the dotProduct of two sparse vectors
    def dotProduct(self, vec: 'SparseVector') -> int:
        return sum([x*vec.num[i] if i in vec.num else 0 for i,x in self.num.items()])

# Your SparseVector object will be instantiated and called as such:
# v1 = SparseVector(nums1)
# v2 = SparseVector(nums2)
# ans = v1.dotProduct(v2)

复杂度分析

时间复杂度：O(n)
空间复杂度：O(n)

结果

参考文献

1.python列表推导式中使用if-else

https://blog.csdn.net/jasonlee_lijiaqi/article/details/79305779