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【LeetCode链接】:两数之和
两数之和
【难度】简单
一:题目描述
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
二:解题思路
方法一:暴力枚举
最容易想到的方法是枚举数组中的每一个数 x,寻找数组中是否存在 target - x。
当我们使用遍历整个数组的方式寻找 target - x 时,需要注意到每一个位于 x 之前的元素都已经和 x 匹配过,因此不需要再进行匹配。而每一个元素不能被使用两次,所以我们只需要在 x 后面的元素中寻找 target - x。
思路:
1.使用两层for循环,第一层从数组开头开始,第二层从数组第i位后面一个位置开始(因为题目要求数组中每一个元素不能被使用两次,所以j从i+1开始,而不是从0开始),依次计算两个数的和是否等于target。
2.注意到第一个元素一定不是数组中最后一个元素,所以第一层i只需枚举到数组的长度-2即可。
3.因为题目中说明了只会存在一个有效答案,所以在两层for循环之后我们需要抛出一个异常,或者直接返回任意一个数组。
4.只要找到两个元素的和等于targer,就返回由它们两个下标组成的新数组。
代码
class Solution {
public int[] twoSum(int[] nums, int target) {
int len = nums.length;
for(int i = 0; i < len - 1; i++) {
for(int j = i + 1; j < len; j++) {
if(nums[i] + nums[j] == target) {
return new int[]{i, j};
}
}
}
throw new IllegalArgumentException("no twoSum solution!");
}
}
复杂度分析
时间复杂度:O(N²),其中 N是数组中的元素数量。最坏情况下数组中任意两个数都要被匹配一次。
空间复杂度:O(1)。
进阶:你可以想出一个时间复杂度小于 O(n2)
的算法吗?
方法二:哈希表
注意到方法一的时间复杂度较高的原因是寻找 target - x 的时间复杂度过高。因此,我们需要一种更优秀的方法,能够快速寻找数组中是否存在目标元素。如果存在,我们需要找出它的索引。
使用哈希表,可以将寻找 target - x 的时间复杂度降低到从 O(N²)降低到 O(1)。
这样我们创建一个哈希表,对于每一个 x,我们首先查询哈希表中是否存在 target - x,然后将 x 插入到哈希表中,即可保证不会让 x 和自己匹配。
思路:
1.首先初始化一个哈希表,注意初始化哈希表时,指定一个哈希表的容量,以避免哈希表扩容所产生的性能消耗。我们传入容量len-1,因为最坏的情况就是 j 循环到最后一个元素时两元素相加等于target,此时最后一个元素不必插入哈希表中。
2.由于第一个元素在它之前一定没有元素与之对应,因此我们直接将(nums[0],0)存入哈希表。
3.我们从第二个元素开始遍历,在遍历到新元素之前先检查target - nums[i]是否存在于哈希表中。如果存在,就返回这两个数对应的下标;如果不存在,则将该遍历到的元素添加到哈希表中
代码
class Solution {
public int[] twoSum(int[] nums, int target) {
int len = nums.length;
HashMap<Integer, Integer> hashMap = new HashMap<>(len - 1);
hashMap.put(nums[0], 0);
for(int i = 1; i < len; i++) {
if(hashMap.containsKey(target - nums[i])) {
return new int[]{i, hashMap.get(target - nums[i])};
}
hashMap.put(nums[i], i);
}
throw new IllegalArgumentException("no twoSum solution!");
}
}
复杂度分析
时间复杂度:O(N),其中 N 是数组中的元素数量。
空间复杂度:O(N),其中 N 是数组中的元素数量。主要为哈希表的开销,哈希表需要多存n-1个键值对,
结语
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