算法题1.两数之和

题目:
 给定一个整数数组 nums和一个目标值 target,请你在该数组中找出和为目标值的那 两个 整数,并返回他们的数组下标。
 你可以假设每种输入只会对应一个答案。但是,你不能重复利用这个数组中同样的元素。
示例

给定 nums = [2, 7, 11, 15], target = 9

因为 nums[0] + nums[1] = 2 + 7 = 9
所以返回 [0, 1]

自己比较菜,只能想的到暴力破解:

class Solution {
    public int[] twoSum(int[] nums, int target) {
        int[] result = new int[2];
        for(int i = 0;i<nums.length;i++){
            for(int j = i + 1;j < nums.length;j++){
                if(nums[i]+nums[j]==target){
                    result[0] = i;
                    result[1] = j;
                }
            }
        }
        return result;
    }
}

感觉这里还有个小坑,不能重复利用这个数组中同样的元素。这句话意思是不同重复使用下标相同的两个元素,但是如果两个元素的值相同但是下标不同那么是可以的,不算重复使用。例如nums=[3,3],target=6,那么返回结果就应该是[0,1]

官方题解:

  • 方法一:暴力法
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[j] == target - nums[i]) {
                return new int[] { i, j };
            }
        }
    }
    throw new IllegalArgumentException("No two sum solution");
}

复杂度分析:

  • 时间复杂度:O(n^2), 对于每个元素,我们试图通过遍历数组的其余部分来寻找它所对应的目标元素,这将耗费 O(n)的时间。因此时间复杂度为 O(n^2)。
  • 空间复杂度:O(1)。
  • 方法二、两遍哈希表
public int[] twoSum(int[] nums, int target) {
    Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
    for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
        map.put(nums[i], i);
    }
    for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
        int complement = target - nums[i];
        if (map.containsKey(complement) && map.get(complement) != i) {
            return new int[] { i, map.get(complement) };
        }
    }
    throw new IllegalArgumentException("No two sum solution");
}

 通过以空间换取速度的方式,我们可以将查找时间从 O(n) 降低到 O(1)。哈希表正是为此目的而构建的,它支持以 近似 恒定的时间进行快速查找。
 一个简单的实现使用了两次迭代。在第一次迭代中,我们将每个元素的值和它的索引添加到表中。然后,在第二次迭代中,我们将检查每个元素所对应的目标元素(target - nums[i])是否存在于表中。注意,该目标元素不能是 nums[i] 本身!

map的key值是唯一的,所以如果有相同元素,那么值对应的下标会替换掉,但是由于题目说明了假设每种输入只会对应一个答案,所以这样使用map不会出现问题。

复杂度分析:

  • 时间复杂度:O(n), 我们把包含有 n 个元素的列表遍历两次。由于哈希表将查找时间缩短到 O(1),所以时间复杂度为 O(n)。
  • 空间复杂度:O(n), 所需的额外空间取决于哈希表中存储的元素数量,该表中存储了 n 个元素。
  • 方法三、一遍哈希表
public int[] twoSum(int[] nums, int target) {
    Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
    for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
        int complement = target - nums[i];
        if (map.containsKey(complement)) {
            return new int[] { map.get(complement), i };
        }
        map.put(nums[i], i);
    }
    throw new IllegalArgumentException("No two sum solution");
}

return new int[] { map.get(complement), i };因为第一次循环map中没有值,所以必定为空,所以map中的值肯定在nums[i]前面。

复杂度分析:

  • 时间复杂度:O(n), 我们只遍历了包含有 n 个元素的列表一次。在表中进行的每次查找只花费 O(1) 的时间。
  • 空间复杂度:O(n), 所需的额外空间取决于哈希表中存储的元素数量,该表中存储了 n 个元素。
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