设计一个算法，该算法接受一个整数流并检索该流中最后 k 个整数的乘积。

实现 ProductOfNumbers 类：

• ProductOfNumbers() 用一个空的流初始化对象。
• void add(int num) 将数字 num 添加到当前数字列表的最后面。
• int getProduct(int k) 返回当前数字列表中，最后 k 个数字的乘积。你可以假设当前列表中始终 至少 包含 k 个数字。

题目数据保证：任何时候，任一连续数字序列的乘积都在 32 位整数范围内，不会溢出。

示例：

输入：
["ProductOfNumbers","add","add","add","add","add","getProduct","getProduct","getProduct","add","getProduct"]
[[],[3],[0],[2],[5],[4],[2],[3],[4],[8],[2]]

输出：
[null,null,null,null,null,null,20,40,0,null,32]

解释：
ProductOfNumbers productOfNumbers = new ProductOfNumbers();
productOfNumbers.add(3);        // [3]
productOfNumbers.add(0);        // [3,0]
productOfNumbers.add(2);        // [3,0,2]
productOfNumbers.add(5);        // [3,0,2,5]
productOfNumbers.add(4);        // [3,0,2,5,4]
productOfNumbers.getProduct(2); // 返回 20 。最后 2 个数字的乘积是 5 * 4 = 20
productOfNumbers.getProduct(3); // 返回 40 。最后 3 个数字的乘积是 2 * 5 * 4 = 40
productOfNumbers.getProduct(4); // 返回  0 。最后 4 个数字的乘积是 0 * 2 * 5 * 4 = 0
productOfNumbers.add(8);        // [3,0,2,5,4,8]
productOfNumbers.getProduct(2); // 返回 32 。最后 2 个数字的乘积是 4 * 8 = 32 

提示：

• 0 <= num <= 100
• 1 <= k <= 4 * 104
• add 和 getProduct 最多被调用 4 * 104 次。
• 在任何时间点流的乘积都在 32 位整数范围内。

进阶：您能否 同时 将 GetProduct 和 Add 的实现改为 O(1) 时间复杂度，而不是 O(k) 时间复杂度？