前言
重温一遍算法,同时也看看能否产生一些新的想法。
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
来源:力扣(LeetCode)
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]
提示:
1 <= s.length <= 1000
s
由英文字母(小写和大写)、','
和'.'
组成1 <= numRows <= 1000
二、思路分析:
1.简单直接暴力解法 - 遍历
如果不考虑过多,我们如果要在一个数组里找出两个数字的和为 target
那么最直接的方法就是 对于每个nums[i] 遍历数组,看是否存在能够满足 nums[i] + nums[j] == target
代码实现
class Solution { public int[] twoSum(int[] nums, int target) { int length = nums.length; //保证num[j]存在 i 遍历到 n-2 为止 for (int i =0; i < length -1; i++) { //避免重复,遍历从当前数组后面开始 for (int j = i +1; j < length; j++) { if (nums[i] + nums[j] == target) return new int[]{i,j}; } } return new int[]{}; } }
对于当前的解法来说
时间复杂度:O(n^2)
空间复杂度:O(1)
运行结果
2.改进下解法-哈希表
从上面的时间复杂度以及实际运行的时间来看。这种暴力的时间最简单直接,但是也是比较消耗时间。
消耗时间的主要原因也是在于对于 每一个num[i],我们要查找target - num[i] 是否存在,并且在查找的过程中会重复的遍历数组多次。
所以为了减少这种不必要的重复遍历。我们可以将数组中每个数字的值和下标存在一个哈希表里
这样,对于每个num[i],我们可以快速的判断target - num[i] 是否存在,并且得到数组的下标。
实现代码
class Solution { public int[] twoSum(int[] nums, int target) { Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>(); for (int i =0; i < nums.length; i++) { if (map.containsKey(target - nums[i])) return new int[]{map.get(target - nums[i]), i}; map.put(nums[i], i); } return new int[]{}; } }
对于当前的解法来说
时间复杂度:O(n)
空间复杂度:O(n)
运行结果
可以看出在时间长,缩短了很多。
总结
在面对一个问题时候,我们不一定必须要直接一步到位,我们可以从最直接的入手。
然后在这个基础上,再去发现有没有什么地方使我们可以进一步优化的。