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最新推荐文章于 2025-12-16 14:17:05 发布

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最新推荐文章于 2025-12-16 14:17:05 发布 · 971 阅读

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#散列表 #算法 #哈希算法 #力扣

探讨了LeetCode中的四道题目，包括数组操作（两数之和、字符重排）、重复元素检测、变位词分组，展示了哈希表在优化算法中的关键作用。

1. 两数之和 - 力扣（LeetCode）

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。

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]

示例 3：

输入： nums = [3,3], target = 6
输出： [0,1]

解题思路

暴力 O(n^2)
哈希表优化
建立nums[i] 和 i 的映射关系。
遍历数组nums。将已经遍历过的元素存放到哈希表中，在哈希表中查找target-nums[i]即可。找说明存在，返回元素所在位置的实值即可。O(n)

class Solution 
{
   
   
public:
    vector<int> twoSum(vector<int>& nums, int target) 
    {
   
   

       //暴力求解 O(n^2) 
        // for(int i = 1; i < nums.size(); ++i)
        // {
   
   
        //     int j = i-1;
        //     while(j >= 0)
        //     {
   
   
        //         if(nums[j] == target - nums[i])
        //         {
   
   
        //             return {j,i};
        //         }
        //         j--;
        //     }
        // }
        // return {-1,-1};

        //哈希表优化
        unordered_map<int,int> hash;
        for(int i =0 ; i < nums.size();i++)
        {
   
   
            int x = target - nums[i];
            if(hash.count(x))
            {
   
   
                return {
   
   hash[x],i};