leetcode 给定一个值和一个数组,求数组中两元素和为所给值的元素

这是一个LeetCode问题,要求在整数数组中找到两个元素,使得它们的和等于给定的目标值。通常的解决方法是使用双指针法,避免了暴力遍历的时间复杂度,提高了效率。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

题目:

Given an array of integers, return indices of the two numbers such that they add up to a specific target.

给定一个整数数组,返回这两个数字的索引,使它们合计成一个特定的目标。

示例:

Given nums = [2, 7, 11, 15], target = 9,

Because nums[0] + nums[1] = 2 + 7 = 9,
return [0, 1].

首先,第一种办法,也是最容易想到的办法,就是使用两个for循环遍历数组,找到符合要求的两个元素并返回,代码如下:

public int[] twoSum(int[] nums, int target) {
    for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
        for (int j = i + 1; j < nums.length; j++) {
            if (nums[j] == target - nums[i]) {
                return new int[] { i, j };
            }
        }
    }
    throw new IllegalArgumentException("No two sum solution");
}

实际上,这里使用c++中的map结构更容易实现目标,代码如下:

public int[] twoSum(int[] nums, int target) {
    Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
    for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
        map.put(nums[i], i);
    }
    for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
        int complement = target - nums[i];
        if (map.containsKey(complement) && map.get(complement) != i) {
            return new int[] { i, map.get(complement) };
        }
    }
    throw new IllegalArgumentException("No two sum solution");
}
这里用到了map中的containsKey方法,方法具体描述可以到我的这篇博客查看containsKey方法




<think>首先,用户的问题是如何找出数组元素等于目标元素下标。我需要参考提供的引用内容,因为这些是站内引用,我应该基于这些来构建回答。 回顾引用: - [^1]: 描述了一个LeetCode问题,要找出为目标个整数,并返回下标。 - [^2]: 类似的问题描述,给出数组目标,找元素为目标的下标。 - [^3]: 提供了Java代码实现,使用嵌套循环。 - [^4]: 提供了JavaScript实现,使用递归。 - [^5]: 讨论了多种解法,包括嵌套遍历、哈希法、排序+双指针、位图法。 用户的问题是:“我想寻找数组元素等于目标元素下标”,所以我需要提供解决方案。 回答结构: - 系统级指令要使用中文回答,结构清晰,帮助用户逐步解决问题。 - 必须使用$...$格式的行内数学表达式,例如描述算法时。 - 独立公式用$$...$$单独成段。 - 生成相关问题。 - 在引用段落末尾添加引用标识。 关键点: - 问题:给定数组nums目标target,找到元素ab,使得a + b = target,并返回它们的下标。 - 假设:每种输入只有一个答案,不能使用重复元素(即不能使用同一个元素次)。 解决方案步骤: 1. **理解问题**:解释输入输出。 2. **提供算法**:描述几种常见方法。 - 暴力法:嵌套循环,时间复杂度$O(n^2)$,空间复杂度$O(1)$。 - 哈希表法:使用哈希表存储元素下标,时间复杂度$O(n)$,空间复杂度$O(n)$。 - 排序+双指针法:先排序,然后用双指针找,但需要处理下标,时间复杂度$O(n \log n)$,空间复杂度$O(1)$或$O(n)$取决于是否存储下标。 - 其他方法如位图法,但可能不常用。 3. **代码示例**:提供简单代码实现,参考引用中的代码。 4. **优缺点**:比较不同方法的效率。 5. **生成相关问题**:在最后添加相关问题。 使用数学表达式: - 例如,描述条件时:$a + b = \text{target}$ - 时间复杂度:$O(n^2)$, $O(n)$, etc. 引用标识: - 当引用参考内容时,添加[^1], [^2], etc.。例如,提到LeetCode问题时引用[^1]。 代码格式: - 在回答中嵌入代码块,使用Markdown格式。 完整回答结构: 1. 介绍问题。 2. 逐步解释解法。 3. 提供代码示例。 4. 总结。 5. 添加相关问题。 现在,草拟回答: - 开头:重述问题。 - 方法1:暴力法(嵌套循环),参考[^3]的Java代码。 - 方法2:哈希表法,参考[^5]。 - 方法3:排序+双指针,参考[^5]。 - 代码示例:选择一种语言,如Python,因为示例中有Python代码,但用户引用中有JavaJS,我可以提供Python实现。 - 生成相关问题:例如,如何优化?如果有多个解怎么办?空间复杂度等。 相关问题: - 基于用户问题,生成2-3个相关问题。</think>### 找出数组元素等于目标元素下标 给定一个整数数组 `nums` 一个目标 `target`,目标是找到数组个不同的元素,使得它们的等于目标,即满足 $a + b = \text{target}$(其中 $a$ $b$ 是数组中的元素),并返回这元素的下标。假设数组中每种输入只有一个解,且不能使用同一个元素次(即下标不能重复)。以下我将逐步解释解决方案,确保方法可靠且高效。 #### 1. **理解问题** - **输入**:数组 `nums`(例如 `[2, 7, 11, 15]`),目标 `target`(例如 `9`)。 - **输出**:元素的下标(例如 `[0, 1]`,因为 `nums[0] + nums[1] = 2 + 7 = 9`)。 - **约束**: - 每个元素只能使用一次。 - 数组可能无序,且元素可正可负。 - 时间复杂度需优化,避免 $O(n^2)$ 的暴力法在大型数组中效率低下[^1]。 #### 2. **解决方案方法** - **核心思路**:遍历数组,高效查找与当前元素匹配的“补数”(即 $\text{target} - \text{当前元素}$)。 - **推荐方法:哈希表法(最优)** - **算法描述**:使用一个哈希表(字典)存储元素其下标。遍历数组时,计算补数 $c = \text{target} - \text{nums}[i]$。如果补数已在哈希表中,则返回当前下标补数下标;否则,将当前元素存入哈希表。 - **时间复杂度**:$O(n)$(仅需一次遍历)。 - **空间复杂度**:$O(n)$(哈希表存储最多 $n$ 个元素)。 - **优点**:高效,适合大型数组;避免排序开销。 - **缺点**:额外空间开销。 - **数学基础**:基于集合的查找操作平均为 $O(1)$,确保快速匹配[^5]。 - **备选方法:排序+双指针法** - **算法描述**:先对数组排序,但需保存原始下标(否则下标丢失)。然后用双指针(左指针从0开始,右指针从末尾开始)向中间移动:如果小于目标,左指针右移;如果大于目标,右指针左移;直到找到等于目标。 - **时间复杂度**:$O(n \log n)$(排序占主导)。 - **空间复杂度**:$O(n)$(需存储原始下标)。 - **优点**:空间效率较高(如果忽略排序开销)。 - **缺点**:排序破坏原始下标,需额外处理;不适用于需要保持顺序的场景。 - **数学基础**:双指针移动确保每次迭代减少搜索空间,复杂度由排序算法决定[^5]。 - **不推荐方法:暴力法(嵌套循环)** - **算法描述**:层循环遍历所有元素对,检查是否满足 $a + b = \text{target}$。 - **时间复杂度**:$O(n^2)$。 - **空间复杂度**:$O(1)$。 - **适用场景**:仅小型数组($n < 1000$),但效率低下,不推荐用于实际应用[^3]。 #### 3. **代码示例(Python实现)** - 使用哈希表法,代码简洁高效。参考LeetCode类似问题实现[^1][^5]。 ```python def two_sum(nums, target): # 创建哈希表存储元素到索引的映射 hash_map = {} for i, num in enumerate(nums): complement = target - num # 计算补数 if complement in hash_map: # 找到匹配,返回下标(哈希表中的下标当前下标) return [hash_map[complement], i] # 未找到,存储当前元素下标 hash_map[num] = i # 根据假设,总有解,所以这里可省略错误处理 return None # 如果无解(但问题假设有解) # 示例测试 nums = [2, 7, 11, 15] target = 9 print(two_sum(nums, target)) # 输出: [0, 1](因为 nums[0] + nums[1] = 2 + 7 = 9) ``` - **解释**: - `enumerate(nums)` 获取元素下标。 - `complement in hash_map` 检查补数是否存在,平均 $O(1)$ 时间。 - 返回下标时,确保 $i \neq j$(哈希表存储的是之前遍历的元素)。 - 其他语言参考: - Java实现类似,使用HashMap[^3]。 - JavaScript可使用对象或Map实现[^4]。 #### 4. **性能比较与选择建议** - **哈希表法**:首选,适用于大多数场景,尤其当数组较大时($n > 1000$)。 - **排序+双指针法**:当空间受限或数组已部分排序时可用,但需注意下标处理。 - **暴力法**:仅用于教育目的或极小数组。 - 实际测试:在LeetCode等平台,哈希表法通过率最高,时间在 $O(n)$ 内完成[^1]。 #### 5. **常见问题与注意事项** - **重复元素**:如果数组有重复元素,哈希表法仍有效(存储最后一个出现位置),但需确保解唯一(问题假设只有一个解)[^5]。 - **无解情况**:问题假设总有解,但实际代码可添加错误处理(如返回空列表)。 - **边界条件**:数组为空或元素不足时,应返回错误。 - **扩展**:如果要所有解(不唯一),哈希表法可修改为存储列表下标,但时间复杂度不变[^5]。 通过以上步骤,您可高效解决此问题。如需进一步优化(如空间压缩),可参考进阶方法。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值