【leetcode算法】02-两数之和

目录

1、题目描述

2、解题思路

第一种解法：暴力枚举

第二种解法：哈希映射

3、代码展示

4、小结

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前言

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大家好，我是尼根。一个又菜又想学算法的准程序猿😏，今天为大家带来一道leetcode上简单的算法题，^_+两数之和^_+。

1、题目描述

给定一个整数数组nums，和一个整数目标值target，请你找出整数数组中和为目标值target的两个整数，并返回他们在整数数组中的+_+下标+_+。

注意：

数组中目标值只会对应一组答案，而且数组中同一个元素只能使用一次。

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= [4,4]  target = 8

输出：[0,1]

2、解题思路

第一种解法：暴力枚举

💂第一种解法：暴力枚举

最直接的办法就是假设数组nums中每个元素都是被加数，然后到数组剩余的元素中寻找加数，利用方程判断是否满足target-被加数。

第一步：第一层遍历，选择被加数

第二步：第二层遍历，选择加数，加数遍历开始位置是被加数的下一个元素，因为之前的相加不符合的情况已经排除过了

第三步：拿到加数和被加数，判断二者之和是否等于target

              👷1）不等于，被加数更新到下一个元素，加数更新到当前被加数的下下个元素，继续遍历判断

              👷2）相同，结果数组中保存加数和被加数的下标，并将其返回

第四步：遍历结束，返回结果数组

 

第二种解法：哈希映射

💂第二种解法：哈希映射

注意到题目中强调的每个元素只会使用一次的特点，即^o^元素无重复^o^。那是否可以利用具备这样特点的容器来解决问题呢?答案是可以的，题目本质是在让我们寻找加数和被加数，当我们假设数组中某一元素为被加数时，我们只需要寻找加数即可，但是暴力解法中把寻找加数放到了一个数组中，而在数组中查找元素是需要遍历的，这无疑会提高时间复杂度。此时，如果我们想降低时间复杂度，考虑到两个未知的变量必须固定一个才可以解决，即一个等式解决不了两元问题。所以，两层遍历中只能消除一层，我们选择的是加数的一层也就是第二层遍历，即把加数的寻找放到一个无需遍历也能找到的容器中，数据结构里满足这种条件的只有一个哈希表可以，键存储加数，值存储加数的下标。每次确定一个被加数，然后根据target-被加数可以确定加数但是它的查找要到哈希表中找，如果有，将其下标和加数的下标返回；否则将这个不满足条件的加数添加到加数容器哈希表中

第一步：假设被加数为第一个元素，开始第一层遍历

第二步：到哈希表中寻找加数

             👷1）加数存在，结果数组中保存加数和被加数的下标，将其返回

             👷2）加数不存在，将加数及其下标以键值对的形式加入到加数容器哈希表中，更新被加数，继续第二步

第三步：遍历结束，返回结果数组

3、代码展示

💂第一种解法：暴力枚举

/**
* 暴力解法
* @author tmz
* @date 1-21-2022
*/
private int[] twoSum(int[] nums,int target){
    //结果数组
    int[] res = new int[2];
    //遍历
    for(int i=0;i<nums.length;i++){
        for(int j=i+1;j<nums.length;j++){
             //判断
             if(target-nums[i]==nums[j]){
                res[0] = i;
                res[1] = j;
                return res;
             }
        }
    }
    //返回结果
    return res;
}

 💂第二种解法：哈希映射

/**
* 哈希映射
* @author tmz
* @date 1-21-2022
*/
private int[] twoSum(int[] nums,int target){
    //结果
    int[] res = new int[2];
    //被加数容器
    Map<Integer,Integer> map = new HashMap<>();
    //遍历被加数
    for(int i=0;i<nums.length;i++){
         //寻找被加数
         if(map.contains(target-nums[i])){
                //存在
                res[0] = i;
                res[1] = map.get(target-nums[i]);
                return res;
         }
         map.put(target-nums[i],i);
    }
    //返回结果
    return res;
}

 

4、小结

两数之和的问题比较简单，思路网上也比较多，大同小异，推荐哈希映射解法，因为它的时间复杂度更低，效率更高。上述的思路描述中，如有遗漏或者逻辑错误的地方请小伙伴们在评论区指出。最后，我是尼根，一个又菜又想学算法的准程序猿😏，2022年一月21日，午日晴风暖煦，阳光照过的地方皆是希望发芽的伊始！一起努力学习进步，咱们+_+下一篇+_+见！