leetcode题解:第1题Two Sum

本文针对LeetCode经典题目“两数之和”,提出了一种利用哈希表优化搜索过程的算法,时间复杂度从O(n^2)降低至O(n),通过将数组元素映射为哈希表,快速定位目标值对应的元素下标,实现高效求解。

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https://leetcode-cn.com/problems/two-sum/

分析

题目意思很明确,不考虑算法效率的话,这道题可以很容易用暴力解法做出来,两层循环获取两个整数,判断和是否等于目标值即可,时间复杂度为 O ( n 2 ) O(n^2) O(n2)

解法

为了得到更好的算法,我们转变思路,不是直接找两个整数然后判断它们的和,而是考虑对一个整数n,判断target-n是否在数组中,如果在,答案就是它们俩的下标。
判断一个数是否存在于数组中的最好办法就是哈希表,所以我们要将数组转变为哈希表,key为数组元素的值,value为数组元素的下标。
存在一种特殊情况:数组中有多个元素值相同怎么办?题干明确说明每种输入只会有一个答案,所以对于值相同的元素,要么它们不参与构成答案,要么它们只有两个,且和为target。
我们可以选择先将数组转化为哈希表,再遍历哈希表去寻找答案,耗时 O ( 2 n ) O(2n) O(2n),更有效率的做法是在一遍遍历中完成插入哈希表和索引target-n的操作。
注意:用unordered_map来代替map,因为map是按key有序的,这种有序对本题没有帮助,反而造成了额外的开销。

代码
class Solution {
public:
    vector<int> twoSum(vector<int>& nums, int target) {
        unordered_map<int, int> m;
        for (int i = 0; i < nums.size(); ++i) {
            if (m.find(target - nums[i]) != m.end()) {
                int index1 = m[target - nums[i]];
                return {index1, i};
            }
            m[nums[i]] = i;
        }
        return {};
    }
};
复杂度分析

算法时间复杂度 O ( n ) O(n) O(n),空间复杂度 O ( n ) O(n) O(n)

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