栏目分类:
子分类:
返回
名师互学网用户登录
快速导航关闭
当前搜索
当前分类
子分类
实用工具
热门搜索
名师互学网 > IT > 软件开发 > 后端开发 > Java

LeetCode 热题 HOT 100 -> 1.两数之和

Java 更新时间: 发布时间: IT归档 最新发布 模块sitemap 名妆网 法律咨询 聚返吧 英语巴士网 伯小乐 网商动力

LeetCode 热题 HOT 100 -> 1.两数之和

题干描述:

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。

LeetCode原题链接https://leetcode.cn/problems/two-sum/

目录

方法1:暴力枚举

方法1分析:

复杂度分析:

方法2:排序法

方法2分析:

复杂度分析:

方法3:哈希表

方法3分析:

复杂度分析:


方法1:暴力枚举

方法1分析:

只要注意第二层循环要从该元素的下一个位置开始遍历即可,因为要避免同一个下标重复出现。

 代码如下:

class Solution {
public:
	vector twoSum(vector& nums, int target) {
		vectorans(2);
		for (int i = 0; i < nums.size(); i++)
		{
			for (int j = i + 1; j < nums.size(); j++) //由于同一个元素不能重复出现,因此从i+1开始
			{
				if (nums[i] + nums[j] == target)
				{
					ans[0] = i;
					ans[1] = j;
				}
			}
		}
		return ans;
	}
};

复杂度分析:

时间复杂度:O(),其中  是数组中的元素个数,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(),仅开了常数个空间。


方法2:排序法

方法2分析:

因为是要查找两个数的和,所以很容易想到排序后使用双指针的方法来查找,问题在于题目要求返回下标,如果直接对原数组进行排序,那么就无法找到原下标了,因此我们选择开辟一个新的临时数组,再在新数组中查找,找到两个所求值之后,再在原数组中搜索下标。这里面还存在一个问题,就是原数组可能存在有重复的元素的情况,因此两个下标必须一个从前往后查找,另一个从后往前查找,这样就能避免找到同一个下标。

代码如下:

class Solution {
public:
	int FindPosFront(vector& v, int val) //从前往后找
	{
		for (int i = 0; i < v.size(); i++)
		{
			if (v[i] == val)
			{
				return i;
			}
		}
		return -1;
	}
	int FindPosBack(vector& v, int val) //从后往前找
	{
		for (int i = v.size() - 1; i >= 0; i--)
		{
			if (v[i] == val)
			{
				return i;
			}
		}
		return -1;
	}
	vector twoSum(vector& nums, int target) {
		vector ans(2);
		vector tmp(nums);
		sort(tmp.begin(), tmp.end());
		int begin = 0;
		int end = nums.size() - 1;
		while (begin < end)
		{
			if (tmp[begin] + tmp[end] < target)
			{
				begin++;
			}
			else if (tmp[begin] + tmp[end] > target)
			{
				end--;
			}
			else
			{
				ans[0] = FindPosFront(nums, tmp[begin]);
				ans[1] = FindPosBack(nums, tmp[end]);
				break;
			}
		}
		return ans;
	}
};
复杂度分析:

时间复杂度:O(),其中  是数组中的元素个数,快速排序的时间复杂度为O(),其余循环时间复杂度均为O(),因此取快速排序的时间复杂度。

空间复杂度:O(),开辟了一个N个大小的临时数组。


方法3:哈希表

方法3分析:

我们发现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,我们很容易想到建立哈希映射,这样便可以将寻找 target - x 的时间复杂度降低到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,后续遍历到 target-x 时,便可以与之前插入的 x 进行配对,这样即可保证不会让 x 和自己匹配。

代码如下:

class Solution {
public:
    vector twoSum(vector& nums, int target) {
        unordered_map hashtable;
        vector ans(2);
        for (int i = 0; i < nums.size(); ++i) 
        {
            auto it = hashtable.find(target - nums[i]); //查找对应元素在不在哈希表内
            if (it != hashtable.end()) //对应元素在哈希表中就直接返回结果
            {
                ans[0] = it->second;
                ans[1] = i;
            }
            else //不在则添加本元素,等到循环遍历到对应元素时,则可以查找到本元素
            {
                hashtable[nums[i]] = i;
            }
        }
        return ans;
    }
};
复杂度分析:

时间复杂度:O(),其中  是数组中的元素个数。仅对数组遍历了一遍。

空间复杂度:O(),其中  是数组中的元素个数,开辟了一个O()大小的哈希表。


该题的分享就到这里,本人才疏学浅,肯定会有错误或考虑不周到的地方,如有纠错或建议,非常欢迎在评论区留言,我看见后会立刻回复并在思考后对文章作出合适的修改,感谢阅读~

转载请注明:文章转载自 www.mshxw.com
本文地址:https://www.mshxw.com/it/984923.html
我们一直用心在做
关于我们 文章归档 网站地图 联系我们

版权所有 (c)2021-2022 MSHXW.COM

ICP备案号:晋ICP备2021003244-6号