LeetCode 1. Two Sum

最新推荐文章于 2021-08-01 16:20:51 发布

Keaper

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本文介绍LeetCode经典题目“两数之和”的高效解法，利用哈希表实现快速查找，达到O(1)的时间复杂度，适用于需要高效率查询的场景。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

题目：https://leetcode.com/problems/two-sum/#/description

题意：给出一个数组nums，一个目标target，要求从数组中找出两个数，是使得两个数的和等于target，返回两个数的下标。

题解：

1. 最简单的想法，暴力枚举两个数，O(N^2)的复杂度。

2. 还可以枚举每个数nums[i]，从数组中查找target-nums[i]，至于查找的效率，可以使用C++STL中的map，复杂度O(logN)，或者unorder_map,复杂度O(1)。

代码：

class Solution {
public:
    vector<int> twoSum(vector<int>& nums, int target) {
        vector<int> ans;
        ans.clear();
        unordered_map<int,int> m;
        for(int i=0;i<nums.size();i++)
        {
            if(m.find(target-nums[i])!=m.end())
            {
                ans.push_back(m[target-nums[i]]);
                ans.push_back(i);
                return ans;
            }
            m[nums[i]]=i;
        }
        return ans;
    }
};

STL中，map对应的数据结构是红黑树。红黑树是一种近似于平衡的二叉查找树，里面的数据是有序的。在红黑树上做查找操作的时间复杂度为 O(logN)。而unordered_map对应 哈希表，哈希表的特点就是查找效率高，时间复杂度为常数级别 O(1)，而额外空间复杂度则要高出许多。所以对于需要高效率查询的情况，使用unordered_map容器。而如果对内存大小比较敏感或者数据存储要求有序的话，则可以用map容器。