leetcode 1

本文介绍了如何使用哈希表解决LeetCode上的两数之和问题,通过建立映射避免了暴力枚举导致的时间复杂度为O(N^2)的问题,将复杂度降低到O(N)。讲解了代码实现过程,包括哈希表的插入和查找操作,展示了高效解决数组中寻找特定和的元素下标的技巧。

leetcode1

两数之和

给定一个整数数组 nums 和一个整数目标值 target,请你在该数组中找出 和为目标值 的那 两个 整数,并返回它们的数组下标。

你可以假设每种输入只会对应一个答案。但是,数组中同一个元素在答案里不能重复出现。

你可以按任意顺序返回答案。

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 = [3,2,4], target = 6
输出:[1,2]
示例 3:

输入:nums = [3,3], target = 6
输出:[0,1]

暴力枚举
两层循环
复杂度分析

时间复杂度:O(N^2),其中 N 是数组中的元素数量。最坏情况下数组中任意两个数都要被匹配一次。

空间复杂度:O(1)。
哈希表法
class Solution {
public:
vector twoSum(vector& nums, int target) {
map<int,int>two;
two.insert(pair<int, int>(nums[0], 0));
for(int i=1;i<nums.size();i++)
{
auto it=two.find(target-nums[i]);
if(it!=two.end())
{return {it->second,i};}
two[nums[i]]=i;
}
return{};
}

};
利用哈希表 map<nums[i],i>来储存下标
边插入新数据nums[i]边find (target-nums[i])的值是否在表中。 若存在,则直接通过哈希表得到并输出它对应的下标和当前i值,而不用另外一层循环去遍历查找它的下标
时间复杂度O(n)

内容概要:本文详细介绍了“秒杀商城”微服务架构的设计与实战全过程,涵盖系统从需求分析、服务拆分、技术选型到核心功能开发、分布式事务处理、容器化部署及监控链路追踪的完整流程。重点解决了高并发场景下的超卖问题,采用Redis预减库存、消息队列削峰、数据库乐观锁等手段保障数据一致性,并通过Nacos实现服务注册发现与配置管理,利用Seata处理跨服务分布式事务,结合RabbitMQ实现异步下单,提升系统吞吐能力。同时,项目支持Docker Compose快速部署和Kubernetes生产级编排,集成Sleuth+Zipkin链路追踪与Prometheus+Grafana监控体系,构建可观测性强的微服务系统。; 适合人群:具备Java基础和Spring Boot开发经验,熟悉微服务基本概念的中高级研发人员,尤其是希望深入理解高并发系统设计、分布式事务、服务治理等核心技术的开发者;适合工作2-5年、有志于转型微服务或提升架构能力的工程师; 使用场景及目标:①学习如何基于Spring Cloud Alibaba构建完整的微服务项目;②掌握秒杀场景下高并发、超卖控制、异步化、削峰填谷等关键技术方案;③实践分布式事务(Seata)、服务熔断降级、链路追踪、统一配置中心等企业级中间件的应用;④完成从本地开发到容器化部署的全流程落地; 阅读建议:建议按照文档提供的七个阶段循序渐进地动手实践,重点关注秒杀流程设计、服务间通信机制、分布式事务实现和系统性能优化部分,结合代码调试与监控工具深入理解各组件协作原理,真正掌握高并发微服务系统的构建能力。
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