哈希——1. 两数之和——有人白天相爱,有人夜里看海,有人力扣第一题都做不出来

简介: 本专栏按照数组—链表—哈希—字符串—栈与队列—二叉树—回溯—贪心—动态规划—单调栈的顺序刷题,采用代码随想录所给的刷题顺序,一个正确的刷题顺序对算法学习是非常重要的,希望对大家有帮助

1 题目描述

  1. 两数之和

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。

2 题目示例

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]

3 题目提示

  • 2 <= nums.length <= 104
  • -109 <= nums[i] <= 109
  • -109 <= target <= 109
  • 只会存在一个有效答案

4 思路

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 。

复杂度分析
时间复杂度:O(N 2),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─次。
空间复杂度:O(1)。

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)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。

复杂度分析

  • 时间复杂度:o(N),其中N是数组中的元素数量。对于每一个元素x,我们可以o(1)地寻找target - X 。
  • 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。

5 我的答案

方法一:暴力枚举思路及算法

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];
    }
}

方法二:哈希表

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];
    }
}
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