Leetcode-1 Two Sum

本文介绍了一种经典的算法问题——两数之和的三种解决方案。包括暴力解决法、使用哈希表的方法及优化后的哈希表查找法。通过对比不同方法的时间与空间复杂度,帮助读者理解算法优化的重要性。

题目如下:

Given an array of integers, return indices of the two numbers such that they add up to a specific target.

You may assume that each input would have exactly one solution, and you may not use the same element twice.

Example:

Given nums = [2, 7, 11, 15], target = 9,

Because nums[0] + nums[1] = 2 + 7 = 9,

return [0, 1].

 

方法一、暴力解决

两层for循环(fix一个数,找是否存在另一个数能让两数之和等于target)

时间复杂度 O(n^2) 空间复杂度O(1)

class Solution {
    public int[] twoSum(int[] nums, int target) {
        int[] result = new int[2];
        boolean flag = false;
        for (int i=0; i< nums.length; i++){
            result[0] = i;
            for (int j=i+1; j<nums.length; j++){
                if (nums[i] + nums[j] == target){
                    result[1] = j;
                    flag = true;
                    break;
                }
            }
            if (flag){
                break;
            }
        }
        return result;
    }
}
方法二、参考了solution

 What is the best way to maintain a mapping of each element in the array to its index? A hash table.

在hash table中查找的时间是近似常数(近似是因为如果冲突产生,会降级到O(n))

时间复杂度 O(n) 空间复杂度O(n)

class Solution {
    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 tmp = target - nums[i];
            if(map.containsKey(tmp)&&map.get(tmp)!=i){
                return new int[] {i,map.get(tmp)};
            }
        }
        throw new IllegalArgumentException("No two sum solution");
    }
}

方法三、

边存入hashmap,边查找。

时间复杂度 O(n) 空间复杂度O(n)

class Solution {
    public int[] twoSum(int[] nums, int target) {
        Map<Integer,Integer> map = new HashMap<>();
        for(int i=0;i<nums.length;i++){
            
            int tmp = target - nums[i];
            if(map.containsKey(tmp)&&map.get(tmp)!=i){
                return new int[] {map.get(tmp),i};
            }
            map.put(nums[i],i);
        }
        throw new IllegalArgumentException("No two sum solution");
    }
}
但我这里仍然有疑问,map.put如果放在计算tmp前,就会runtime error。。。

 
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【直流微电网】径向直流微电网的状态空间建模与线性化:一种耦合DC-DC变换器状态空间平均模型的方法 (Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了径向直流微电网的状态空间建模与线性化方法,重点提出了一种基于耦合DC-DC变换器的状态空间平均模型的建模策略。该方法通过数学建模手段对直流微电网系统进行精确的状态空间描述,并对其进行线性化处理,以便于系统稳定性分析与控制器设计。文中结合Matlab代码实现,展示了建模与仿真过程,有助于研究人员理解和复现相关技术,推动直流微电网系统的动态性能研究与工程应用。; 适合人群:具备电力电子、电力系统或自动化等相关背景,熟悉Matlab/Simulink仿真工具,从事新能源、微电网或智能电网研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握直流微电网的动态建模方法;②学习DC-DC变换器在耦合条件下的状态空间平均建模技巧;③实现系统的线性化分析并支持后续控制器设计(如电压稳定控制、功率分配等);④为科研论文撰写、项目仿真验证提供技术支持与代码参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步实践建模流程,重点关注状态变量选取、平均化处理和线性化推导过程,同时可扩展应用于更复杂的直流微电网拓扑结构中,提升系统分析与设计能力。
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