leetCode : Product of the Last K Numbers

leetCode の「Product of the Last K Numbers」を解いた。
https://leetcode.com/problems/product-of-the-last-k-numbers/

提出したコードは以下。工夫した点は、一度計算した結果(積)をキャッシュ (productCache) に追加して、getProduct の際にキャッシュにあれば、そこから値を使うところ。

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

class ProductOfNumbers {

    private List<Integer> numList = new ArrayList<>();
    private List<Integer> productCache = new ArrayList<>();

    public ProductOfNumbers() {
        // コンストラクタが受け取る情報(引数)はないので、ここでの初期化処理はない。
    }

    public void add(int num) {
        numList.add(num);

        // numListが変更されたら、キャッシュを一旦クリアする。
        productCache.clear();
    }

    public int getProduct(int k) {

        // ------------------------------------------------------------
        // キャッシュに欲しい積の情報がある場合は、キャッシュから返す。
        // ------------------------------------------------------------
        if (k <= productCache.size()) {
            return productCache.get(k - 1);
        }

        // ------------------------------------------------------------
        // キャッシュにない場合、積を計算しつつ、計算結果をキャッシュに積む。
        // ------------------------------------------------------------
        int product;
        if (productCache.isEmpty()) {
            product = 1;
        }
        else {
            product = productCache.get(productCache.size() - 1);
        }
        // キャッシュがないところから、計算を行う。
        int startIndex = (numList.size() - 1) - productCache.size();
        int endIndex = numList.size() - k;
        for (int i = startIndex; i >= endIndex; i--) {
            product *= numList.get(i);
            productCache.add(product);
            // 積が 0 になったら、それ以上、計算する必要なし。
            if (product == 0) {
                return 0;
            }
        }
        return product;
    }
}

提出結果は以下となった。

Runtime: 15 ms, faster than 56.07% of Java online submissions for Product of the Last K Numbers.
Memory Usage: 55.3 MB, less than 100.00% of Java online submissions for Product of the Last K Numbers.

提出者の中では、真ん中よりちょっと速いくらい。まあまあの出来。

なお、上記のコードでは、add されると list が変わるのでキャッシュを一から作成し直しているが、他の人の回答を参照したところ、既存のキャッシュを活かす方法もあるようだ。今後、この方法でも実装してみる。