算法-数组-两数之和

用户3578099

发布于 2022-06-10 15:47:37

6350

发布于 2022-06-10 15:47:37

文章被收录于专栏：AI科技时讯AI科技时讯

1.两数之和

来源：力扣（LeetCode）

链接: https://leetcode.cn/problems/two-sum

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
进阶：你可以想出一个时间复杂度小于 O(n2) 的算法吗？

解法

暴力法：没有思路的时候就暴力解法，双重循环，找满足条件的情况；
遍历+哈希表：边遍历，边查看target减去该元素的差值是否在哈希表内，如果在，返回结果，如果不在，将该元素入哈希表，空间换时间；

代码实现

暴力法

python实现

class Solution:
    def twoSum(self, nums: List[int], target: int) -> List[int]:
        # 暴力 双重循环
        n = len(nums)
        for i in range(n-1):
            for j in range(i+1, n):
                if nums[i] + nums[j] == target:
                    return [i, j]

c++实现

class Solution {
public:
    vector<int> twoSum(vector<int>& nums, int target) {
        // 暴力循环
        int n = nums.size();
        vector<int> res;
        for(int i=0; i<n-1; i++){
            for(int j=i+1; j<n; j++){
                if (nums[i] + nums[j] == target)
                {
                    return {i, j};
                }
            }
        }
        return {};
    }
};

复杂度分析

时间复杂度： O(n^2)
空间复杂度： O(1)

哈希表+遍历

python实现

class Solution:
    def twoSum(self, nums: List[int], target: int) -> List[int]:
        # 哈希表 加遍历
        s = {}
        n = len(nums)
        for i in range(n):
            if (target-nums[i]) in s:
                return [i, s[target-nums[i]]]
            else:
                s[nums[i]] = i
        return []

c++实现

class Solution {
public:
    vector<int> twoSum(vector<int>& nums, int target) {
        // 哈希表 + 循环
        int n = nums.size();
        unordered_map<int, int> hashtable;
        for (int i=0; i<n; i++)
        {
            int diff = target - nums[i];
            auto it = hashtable.find(diff);
            if (it != hashtable.end())
            {
                return {i, it->second};
            }
            hashtable[nums[i]] = i;
        }
        return {};
    }
};

复杂度分析