LeetCode 俩数之和 - Swift版本代码

给定一个整数数组和一个目标值，找出数组中和为目标值的两个数。

你可以假设每个输入只对应一种答案，且同样的元素不能被重复利用。

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]

第一种：
暴力破解
* 遍历每个元素 x，并查找是否存在一个值与 target − x 相等的目标元素。

func twoSum(_ nums: [Int], _ target: Int) -> [Int] {
     for i in 0..<nums.count {
         for j in (i + 1)..<nums.count { 
             if nums[j] == target - nums[i] {
                 return [i,j]
             }
         }
     }
     return []
}

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)。

---

第二种写法：
为了对运行时间复杂度进行优化，我们需要一种更有效的方法来检查数组中是否存在目标元素。如果存在，我们需要找出它的索引。保持数组中的每个元素与其索引相互对应的最好方法是什么？哈希表。

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！

func twoSum(_ nums: [Int], _ target: Int) -> [Int] {
  let count = nums.count
    var dic = [Int: Int]()

    // 先把所有的数字 装进 字典中
    for i  in 0..<count {
        dic[nums[i]] = i
    }

    for i in 0..<count {
        let found = target - nums[i]
        if let j = dic[found],
            j != i {
            return [i,j]
        }
    }

    return[]
}

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。

---

第三种：一遍 哈希表
* 在进行迭代并将元素插入到表中的同时，我们还会回过头来检查表中是否已经存在当前元素所对应的目标元素。如果它存在，那我们已经找到了对应解，并立即将其返回。

func twoSum(_ nums: [Int], _ target: Int) -> [Int] {
  let count = nums.count
    var dic = [Int: Int]()

    for i in 0..<count {
        let found = target - nums[i]
        if let j = dic[found],
            j != i {
            return [i,j]
        }
        dic[nums[i]] = i
    }

    return[]
}

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，该表最多需要存储 n 个元素。