Leetcode【1】：Two Sum-优快云博客

本文详细介绍了解决LeetCode两数之和问题的三种方法：暴力法、夹逼法和字典查找法。每种方法都包括时间复杂度、空间复杂度分析，并提供了代码实现。通过对比不同方法的性能，帮助读者理解如何在实际编程中选择最适合的解决方案。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

问题

https://leetcode.com/problems/two-sum/

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

You may assume that each input would have exactly one solution, and you may not use the sameelement twice.

Example:

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

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

解析

题目给定一个int数组和target，找到两数之和=target，返回其下标（从0开始，且index1<index2）

一：暴力法

两层循环暴力求解，能AC，时间性能5%

时间 $O(n^{2})$ ，空间 $O(1)$

class Solution:
    def twoSum(self, nums: List[int], target: int) -> List[int]:
        for i in range(len(nums)):
            for j in range(i + 1, len(nums)):
                if nums[i] + nums[j] == target:
                    return [i, j]
        return []

二：夹逼法

考虑到排序有可能降低时间开销，然后前后夹逼，使用贪心的思路去搜索：首尾之和>target，则尾部左移；首尾之和<target，则头部右移。

排序会丢失原始下标，必须存储。

时间 $O(n*log{n})$ ，空间 $O(n)$

class Solution:
    def twoSum(self, nums: List[int], target: int) -> List[int]:
        //构造带原始index的元组，排序
        numPairs = []
        for i in range(len(nums)):
            numPairs.append((nums[i], i))
        numPairs = sorted(numPairs, key = lambda x:x[0], reverse=False)
        
        //前后夹逼搜索
        start, end = 0, len(numPairs) - 1
        while start < end:
            if numPairs[start][0] + numPairs[end][0] > target:
                end -= 1
            elif numPairs[start][0] + numPairs[end][0] < target:
                start += 1
            else:
                ret = [numPairs[start][1], numPairs[end][1]]
                ret.sort()
                return ret
        return []

三：字典查找

求两数之和=target，即遍历数组元素n时，在剩余元素中查找target-n的存在性，字典可破：一边插入字典，一边查找数差

时间 $O(n)$ ，空间 $O(n)$

class Solution:
    def twoSum(self, nums: List[int], target: int) -> List[int]:
        numDict = {}
        for index in range(0, len(nums)):
            if target - nums[index] in numDict:
                return [numDict[target - nums[index]], index]
            else:
                numDict[nums[index]] = index
        return []