【 LeetCode 】1、两数求和

本文介绍了求解数组中两数之和的经典算法问题。首先给出了一种暴力解法,通过双重循环查找符合条件的两个数;其次介绍了一种更高效的哈希表方法,利用 Map 数据结构来存储已遍历过的数值及其索引,从而将时间复杂度从 O(n^2) 降低到 O(n),显著提高了查找效率。

1.1 暴力解法

for(let i = 0;i<nums.length;i++){
	for(let j = i+1;j<nums.length;j++){
		if(nums[i] + nums[j] == target){
			return [i,j];
		}
	}
}

1.2 哈希(Map)

map.clear ()清除所有的键值对
map.delete (key)移除该元素
map.get(key)返回对应的value
map.has(key)是否包含对应的值
map.set(key,value)设置对应的键值
1.2.1 代码块
    const map = new Map();
    // 遍历数组
    for(let i = 0;i<nums.length;i++){
        const complent = target -nums[i]
        if(map.has(complent)){
            return [map.get(complent),i];
        }
        else{
            map.set((nums[i]),i);
        }
    }
     return [];
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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