Leetcode#1 Two Sum-优快云博客

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本文探讨了在解决两数之和问题时如何通过使用map和unordered_map来优化算法效率，避免了传统的O(n^2)复杂度。通过具体代码示例，详细解释了如何利用数据结构特性进行查找和存储，实现O(n)的时间复杂度。

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1、最简单的方式是两个嵌套的for循环，对每一个元素找一遍。
2、为了提升效率，只能在内层查找时提升效率，才能从n^2 的复杂度降下来。考虑就用map
3、map的根本就是键值对，内部采用二叉树处理，每一个键值对是唯一的，因此可以用map来存储并查找。因此思路就是先存储在map中，再对每一个进行查找，两次独立的for循环。
4、但map存在自己的问题：相同键值会覆盖value
5、实际上这样的问题不存在，因为这里的先后次序规避了覆盖：相同的值会保留后一个，但第二个for先对靠前的值匹配，自然将靠后的找到返回。
6、更完善的方法是一个for循环，在查找后添加新元素：对于每一个元素，总是将其与其前面的元素匹配，不需要先全部存入。
7、使用unordered_map更快。
7、map
（1）、map<int, int> Map初始化；
（2）、Map.find() 使用iterator接受返回iter，指出了key与valuemap<int,int>::iterator iter 定义指示器、Map.count() 返回是否存在。
（3）、iter的first为key，second是value。

class Solution {
public:
    vector<int> twoSum(vector<int>& nums, int target) {
        int size = nums.size();
        map<int, int> map;
        for(int i = 0; i < size; i++){
            auto iter = map.find(target - nums[i]);
            if(iter != map.end() && iter->second != i){
                return {iter->second, i};
            }
            map[nums[i]] = i;
        }


    }
};