Leetcode算法之旅之python TwoSum

前言

平生不识TwoSum,刷尽LeetCode也枉然。
欢迎开启LeetCode刷题的旅程,这将是一段漫长而又艰辛的旅程。不过一定要牢记的是,不要下船,不要中途放弃,要坚持。
这道Two Sum的题目作为LeetCode的开篇之题,乃是经典中的经典,正所谓‘平生不识TwoSum,刷尽LeetCode也枉然’

环境以及工具

  1. Python 3.7.2
  2. PyCharm 2018.3.3

撸起袖子就是干

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]

思路一
撸起袖子就是干!暴力求解,两重循环。由于两重循环,所以时间复杂度:O(n2),注意观察可以看出并没有创建多余的临时空间,空间复杂度为:O(1)

暴力解法

    def twoSum(self, nums, target):
        for i in range(len(nums)):
            for j in range(i + 1, len(nums)):
                if nums[i] + nums[j] == target:
                    return [i, j]

思路二
一般来说,我们为了提高时间的复杂度,需要用空间来换。思路二中我们使用python中的字典来存储,字典中用键-值(key-value)存储给定的数组,字典具有常数级产找效率,类似java中的hashmap。这样,我们在遍历数组的时候,用target减去遍历到的数字,就是另一个需要的数字了,直接在字典中查找其是否存在即可。还有一点需要注意,遍历到的数字所在的位置不能和字典中位置一样。例如:target=4,num(0)=2,dict(0)=2。
时间复杂度:O(n),空间复杂度:O(n)

两遍哈希表法

    def twoSum2(self, nums, target):
        hashdict = {num: index for index, num in enumerate(nums)}
        for i, num in enumerate(nums):
            complement = target - num
            if complement in hashdict and i != hashdict[complement]:
                return [i, hashdict[complement]]

思路三
一遍哈希表就ok了,一个for循环搞定。这里我就不展开说了。

这次还特意学了python相关语法,打完收工,舒服。

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https://github.com/cb858504/PythonLearningTravel

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