📢引言
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🌲 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🎈！
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🌲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
//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。
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
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
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！
