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社区首页 >专栏 >【小Y学算法】⚡️每日LeetCode打卡⚡️——1.两数之和

【小Y学算法】⚡️每日LeetCode打卡⚡️——1.两数之和

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呆呆敲代码的小Y
发布2021-08-20 11:12:36
2770
发布2021-08-20 11:12:36
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????引言

  • ????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????
  • ???? 从今天起,每天打卡一道算法题,既是一个学习过程,又是一个分享的过程????
  • ???? 提示:本专栏解题 编程语言一律使用 C# 和 Java 两种进行解题
  • ???? 要保持一个每天都在学习的状态,让我们一起努力成为算法大神吧????!
  • ???? 今天是力扣算法题持续打卡第1天????!
  • ????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????

????原题样例

题目:

  • 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

????解题思路

????C#方法一:暴力法

看了题目,很自然的就会想到,只要进行两层循环,对所有的数字进行一次相加,当和为target时,将两个值的index返回即可

代码语言:javascript
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    //方法一:
    public int[] TwoSum(int[] nums, int target)
    {
        for (int i = 0; i < nums.Length; i++)
        {
            for (int j = i + 1; j < nums.Length; j++)
            {
                if (nums[i] + nums[j] == target)
                {
                    return new int[] { i, j };
                }
            }
        }
        return new int[] { 0, 0 };
    }

执行结果 执行结果 通过,执行用时 480ms,内存消耗 29.6MB .

复杂度分析 时间复杂度: O(n^2) 空间复杂度: O(1)

????C#方法二:哈希

解法:采用哈希表,节省遍历时间 详细:通过键值对保存数组值与索引的关系,在之后的寻值(找target-nums[i])时可以一步寻到,省去再次遍历数组的时间。

代码语言:javascript
复制
public class Solution {
//方法二
    public int[] TwoSum(int[] nums, int target) {
        int[] result = new int[2];
            Dictionary<int, int> dic = new Dictionary<int, int>();
            for (int i = 0; i < nums.Length; i++) {
                if (dic.ContainsKey(nums[i]))
                {
                    dic[nums[i]] += 1;
                }
                else {
                    dic[nums[i]] = 0;
                }
            }
            for (int i = 0; i < nums.Length; i++)
            {
                if (nums.Contains(target - nums[i]))
                {
                    result[0] = i;
                    result[1] = nums.ToList().FindIndex(item => item == target - nums[i]);
                    if (result[0] != result[1]) { break; }
                }
            }
        return result;
    }
}

执行结果 执行用时: 272 ms;内存消耗: 32.4 MB

????Java方法一:暴力枚举

思路及算法

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。

代码

代码语言:javascript
复制
class Solution {
    public int[] twoSum(int[] nums, int target) {
        int n = nums.length;
        for (int i = 0; i < n; ++i) {
            for (int j = i + 1; j < n; ++j) {
                if (nums[i] + nums[j] == target) {
                    return new int[]{i, j};
                }
            }
        }
        return new int[0];
    }
}

执行结果 执行用时:51 ms ; 内存消耗:38.6 MB

复杂度分析 时间复杂度:O(N^2)O(N 2),其中 NN 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)O(1)。

????Java方法二:哈希表

思路及算法

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(N)O(N) 降低到 O(1)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。

代码

代码语言:javascript
复制
class Solution {
    public int[] twoSum(int[] nums, int target) {
        Map<Integer, Integer> hashtable = new HashMap<Integer, Integer>();
        for (int i = 0; i < nums.length; ++i) {
            if (hashtable.containsKey(target - nums[i])) {
                return new int[]{hashtable.get(target - nums[i]), i};
            }
            hashtable.put(nums[i], i);
        }
        return new int[0];
    }
}

执行结果 执行用时:2 ms ; 内存消耗:38.6 MB

复杂度分析 时间复杂度:O(N)O(N),其中 NN 是数组中的元素数量。对于每一个元素 x,我们可以 O(1)O(1) 地寻找 target - x。 空间复杂度:O(N)O(N),其中 NN 是数组中的元素数量。主要为哈希表的开销。


????总结

  • 今天是力扣算法题打卡的第一天,刚开始还有些生疏,后边会越来越熟练的!
  • 文章采用 C# 和 Java 两种编程语言进行解题
  • 一些方法也是参考力扣大神写的,也是边学习边分享,再次感谢算法大佬们
  • 那今天的算法题分享到此结束啦,明天再见!
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原始发表:2021-08-02 ,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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