python两数之和(hash 表)

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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 target  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]
 

提示:

2 <= nums.length <= 104
-109 <= nums[i] <= 109
-109 <= target <= 109
只会存在一个有效答案
进阶:你可以想出一个时间复杂度小于 O(n2) 的算法吗?

题解:时间复杂度小于O(n2)

class Solution:
    """
    思路及算法
    注意到方法一的时间复杂度较高的原因是寻找 target - x 的时间复杂度过高。因此,我们需要一种更优秀的方法,能够快速寻找数组中是否存在目标元素。如果存在,我们需要找出它的索引。
    使用哈希表,可以将寻找 target - x 的时间复杂度降低到从 O(N)O(N) 降低到 O(1)O(1)。
    这样我们创建一个哈希表,对于每一个 x,我们首先查询哈希表中是否存在 target - x,然后将 x 插入到哈希表中,即可保证不会让 x 和自己匹配。
    """
    def twoSum(self, nums: List[int], target: int) -> List[int]:
        hash_dict = dict()

        for index, val in enumerate(nums):
            if target-val not in hash_dict:
                hash_dict[val] = index
            else:
                return [index, hash_dict[target-val]]
【LTspice】005 伯德图绘制 目录 1 伯德图介绍 2 LTspice 截止频率验证 3 LTspice中如何添加光标 4 LTspice中如何将 幅频 和 相频曲线分开 1 伯德图介绍 Bode图由对数幅频特性和对数相频特性两张图组成。伯德图_百度百科 (1)对数幅频特性曲线 对数幅频特性是频率特性的对数值L(ω)=20lgA (ω)(dB)与频率ω的关系曲线;对数幅频特性的纵轴采用线性分度,为幅值的分贝数,即 L(ω)=20lgA(ω),A(ω)每增加10倍,L(ω)增加20dB;横坐标采用对数分度,即横轴上的ω取 阅读详情

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