力扣刷题第1天——两数之和

一、题目介绍 

来源：力扣（LeetCode）
链接：https://leetcode-cn.com/problems/two-sum
 

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]

提示：

• 2 <= nums.length <= 104
• -109 <= nums[i] <= 109
• -109 <= target <= 109
• 只会存在一个有效答案

二、穷举法

2.1思路

设置双重循环，对数组中每一个数Xi，寻找对应的target-Xi是否存在，存在则返回目标值，不存在则继续探索下一个Xi+1。

2.2代码

class Solution {
public:
    vector<int> twoSum(vector<int>& nums, int target) {
        for(int i=0;i<nums.size();i++)
        {
            for(int j=i+1;j<nums.size();j++)
            {
                if(nums[i]+nums[j]==target)
                {
                    return {i,j};
                }
            } 
        }
        return {};
    }
};

2.3代码分析

简单粗暴，代码整体时间复杂度为O(n^2)，但寻找target-Xi时间复杂度较高，无法满足大规模数据程序。

三、散列查找法

3.1思路

创建一个哈希表，对每一个Xi查找对应的target-Xi是否存在

3.2代码

方法1：将数据存入哈希表后对数据Xi查找是否存在满足题意的target-Xi

class Solution {//两次遍历
public:
    vector<int> twoSum(vector<int>& nums, int target) {
       map<int,int>hashtable;//第一位为Xi的值，第二位为Xi的下标
       for(int i=0;i<nums.size();i++){
           hashtable[nums[i]]=i;
       }
       for(int i=0;i<nums.size();i++){
           int temp=target-nums[i];//设定待查找数据
           if(hashtable.find(temp)!=hashtable.end()&&hashtable[temp]!=i){
           //前者确定找到所需的temp位置，后者用于避免查找Xi本身
               return {i,hashtable.find(temp)->second};
           }
       }
       return {};
    }
};

方法2：先查找是否已存在满足的target-Xi，再进行Xi的插入操作

class Solution {
public:
    vector<int> twoSum(vector<int>& nums, int target) {
       map<int,int>hashtable;//第一位为Xi的值，第二位为Xi的下标
       for(int i=0;i<nums.size();i++){
           int temp=target-nums[i];//设定待查找数据
           if(hashtable.find(temp)!=hashtable.end()&&hashtable[temp]!=i){
           //避免查找Xi本身
               return {i,hashtable.find(temp)->second};
           }
           hashtable[nums[i]]=i;
       }
       return {};
    }
};

3.3代码分析

方法1：数据的存放和目标数据的查找各需要对哈希表进行一次遍历，因此时间复杂度为O(2n)，空间复杂度为O(n)。

方法2：对目标数据的查找和数据存放同时进行，因此最高的时间复杂度为O(n)，最高的空间复杂度为O(n)。

四、哈希表

4.1简介

哈希表是一种重要的用于存储的数据结构，哈希表基于数组，但相对数组而言，哈希表对数据的插入、删除、查找更加快速，其时间复杂度为O(1)。因此哈希表在数据查找删除等方面表现优秀，被广泛应用在相关问题中。

4.2本题应用

本题使用map方法，将数据Xi与对应的下标i建立联系。由于map可提供一对一的哈希关系，因此在本题中用于快速查询目标数据。

五、每日打卡（滴滴！！）

2022.4.12  力扣打卡完成！！！