leetcode1. 两数之和
- 1 题目
- 2 思路
- 3 代码
- 3.1 C++版本
- 3.2 C版本
- 3.3 Java版本
- 3.4 Python版本
- 3.5 JavaScript版本
- 4 总结
1 题目
题源链接
给定一个整数数组 nums 和一个整数目标值 target，请你在该数组中找出 和为目标值 target 的那 两个 整数，并返回它们的数组下标。
你可以假设每种输入只会对应一个答案。但是，数组中同一个元素在答案里不能重复出现。
你可以按任意顺序返回答案。
示例 1：
输入：nums = [2,7,11,15], target = 9
输出：[0,1]
解释：因为 nums[0] + nums[1] == 9 ，返回 [0, 1] 。
示例 2：
输入：nums = [3,2,4], target = 6
输出：[1,2]
示例 3：
输入：nums = [3,3], target = 6
输出：[0,1]
提示：
2 <= nums.length <= 104
-109 <= nums[i] <= 109
-109 <= target <= 109
只会存在一个有效答案
2 思路
很明显暴力的解法是两层for循环查找，时间复杂度是O(n^2)。
建议大家做这道题目之前，先做一下这两道
【哈希表】leetcode349. 两个数组的交集(C/C++/Java/Python/Js)
【哈希表】leetcode242.有效的字母异位词(C/C++/Java/Python/Js)
leetcode242.有效的字母异位词 这道题目是用数组作为哈希表来解决哈希问题，349. 两个数组的交集这道题目是通过set作为哈希表来解决哈希问题或者利用快慢指针。
什么时候使用哈希法？
当我们需要查询一个元素是否出现过，或者一个元素是否在集合里的时候，就要第一时间想到哈希法。
对于本题：
需要一个集合来存放我们遍历过的元素，然后在遍历数组的时候去询问这个集合，某元素是否遍历过，也就是 是否出现在这个集合。
那么我们就应该想到使用哈希法了。
因为本地，我们不仅要知道元素有没有遍历过，还有知道这个元素对应的下标，需要使用 key value结构来存放，key来存元素，value来存下标，那么使用map正合适。
使用数组和set来做哈希法的局限：
- 数组的大小是受限制的，而且如果元素很少，而哈希值太大会造成内存空间的浪费。
- set是一个集合，里面放的元素只能是一个key，而两数之和这道题目，不仅要判断y是否存在而且还要记录y的下标位置，因为要返回x 和 y的下标。所以set 也不能用。
此时就要选择另一种数据结构：map ，map是一种key value的存储结构，可以用key保存数值，用value在保存数值所在的下标。
C++中map，有三种类型：
std::unordered_map 底层实现为哈希表，std::map 和std::multimap 的底层实现是红黑树。
同理，std::map 和std::multimap 的key也是有序的（这个问题也经常作为面试题，考察对语言容器底层的理解）。 更多哈希表的理论知识请看关于哈希表，你该了解这些！ 。
这道题目中并不需要key有序，选择std::unordered_map 效率更高！
map目的用来存放我们访问过的元素，因为遍历数组的时候，需要记录我们之前遍历过哪些元素和对应的下表，这样才能找到与当前元素相匹配的（也就是相加等于target）
接下来是map中key和value分别表示什么：
这道题 我们需要 给出一个元素，判断这个元素是否出现过，如果出现过，返回这个元素的下标。
那么判断元素是否出现，这个元素就要作为key，所以数组中的元素作为key，有key对应的就是value，value用来存下标。
所以 map中的存储结构为 {key：数据元素，value：数组元素对应的下表}。
在遍历数组的时候，只需要向map去查询是否有和目前遍历元素比配的数值，如果有，就找到的匹配对，如果没有，就把目前遍历的元素放进map中，因为map存放的就是我们访问过的元素。
过程如下：
3 代码
3.1 C++版本
class Solution {
public:
vector<int> twoSum(vector<int>& nums, int target) {
std::unordered_map <int,int> map;
for(int i = 0; i < nums.size(); i++) {
// 遍历当前元素，并在map中寻找是否有匹配的key
auto iter = map.find(target - nums[i]);
if(iter != map.end()) {
return {iter->second, i};
}
// 如果没找到匹配对，就把访问过的元素和下标加入到map中
map.insert(pair<int, int>(nums[i], i));
}
return {};
}
};
3.2 C版本
struct hashTable {
int key;
int val;
UT_hash_handle hh;
};
struct hashTable* hashtable;
struct hashTable* find(int ikey) {
struct hashTable* tmp;
HASH_FIND_INT(hashtable, &ikey, tmp);
return tmp;
}
void insert(int ikey, int ival) {
struct hashTable* it = find(ikey);
if (it == NULL) {
struct hashTable* tmp = malloc(sizeof(struct hashTable));
tmp->key = ikey, tmp->val = ival;
HASH_ADD_INT(hashtable, key, tmp);
} else {
it->val = ival;
}
}
int* twoSum(int* nums, int numsSize, int target, int* returnSize) {
hashtable = NULL;
for (int i = 0; i < numsSize; i++) {
struct hashTable* it = find(target - nums[i]);
if (it != NULL) {
int* ret = malloc(sizeof(int) * 2);
ret[0] = it->val, ret[1] = i;
*returnSize = 2;
return ret;
}
insert(nums[i], i);
}
*returnSize = 0;
return NULL;
}
3.3 Java版本
public int[] twoSum(int[] nums, int target) {
int[] res = new int[2];
if(nums == null || nums.length == 0){
return res;
}
Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
for(int i = 0; i < nums.length; i++){
int temp = target - nums[i]; // 遍历当前元素，并在map中寻找是否有匹配的key
if(map.containsKey(temp)){
res[1] = i;
res[0] = map.get(temp);
break;
}
map.put(nums[i], i); // 如果没找到匹配对，就把访问过的元素和下标加入到map中
}
return res;
}
3.4 Python版本
class Solution:
def twoSum(self, nums: List[int], target: int) -> List[int]:
records = dict()
for index, value in enumerate(nums):
if target - value in records: # 遍历当前元素，并在map中寻找是否有匹配的key
return [records[target- value], index]
records[value] = index # 遍历当前元素，并在map中寻找是否有匹配的key
return []
3.5 JavaScript版本
var twoSum = function (nums, target) {
let hash = {};
for (let i = 0; i < nums.length; i++) { // 遍历当前元素，并在map中寻找是否有匹配的key
if (hash[target - nums[i]] !== undefined) {
return [i, hash[target - nums[i]]];
}
hash[nums[i]] = i; // 如果没找到匹配对，就把访问过的元素和下标加入到map中
}
return [];
};
4 总结
本题其实有四个重点：
- 为什么会想到用哈希表
- 哈希表为什么用map
- 本题map是用来存什么的
- map中的key和value用来存什么的
Carl哥的视频讲解
By – Suki 2023/1/31
