LeetCode---Two Sum_给定key数组建立dict-优快云博客

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本文介绍了如何通过优化算法提高LeetCode中'两数之和'问题的执行效率，从O(n^2)的时间复杂度优化到O(n)，并详细解释了使用哈希表实现这一优化的过程。

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无意间在优快云博客上逛时看到了leetcode这个好东西。leetcode是一个再线提交代码的东西，重要的是里面的题目大部分都是各IT大公司笔试时的常考题。博主果断决定有空时做做里面的题了，并与大家分享

原题地址：https://oj.leetcode.com/problems/two-sum/

这个题看似简单，相信几乎所有人也都能写出来，但问题是效率！很多人都能想到一对一对的比较，但这样的时间复杂度为O(n^2)。下面就是很多人能想到的代码，我最开始也是想到的下面的方法。

public class Solution {
    public int[] twoSum(int[] numbers, int target) {

        int[] result = new int[2];
        for(int i=0;i<numbers.length;i++) {

            for(int j=i+1;j<numbers.length;j++) {
                check = numbers[i] + numbers[j];
                if(check == target){
                   result[0] = i+1;
                   result[1] = j+1;
                   return result;
                }
            }
        }

        return null;
    }
}

写完一提交，judge的结果是Time exceeded!! 时间复杂度太高了！这里就得表扬leetcode了，leetcode比较好的地方就在它不仅会检测你代码的正确性，它还会检测你代码的执行效率。

提交没有被accept，只有接着尝试其他方法，在论坛里看了看才知道大牛们们都是用Hash表来优化的。使用哈希表，时间复杂度为O(n)，同时空间复杂度也是O(n)。下面是使用Hash表来解决时的代码：

public class Solution{
public int[] twoSum(int[] numbers, int target) {
    int[] result = new int[2];
    Map<Integer, Integer> hashMap = new HashMap<Integer, Integer>();
    for (int i = 0; i < numbers.length; i++) {
        if (hashMap.containsKey(target - numbers[i])) {
            result[1] = i + 1;
            result[0] = hashMap.get(target - numbers[i]);
            return result;
        }
        hashMap.put(numbers[i], i + 1);
    }
    return result;
}
}

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