leetcode 1. Two Sum (Java)

本文探讨了如何解决经典的两数之和问题,提供了一种O(n)的高效算法实现。通过使用HashMap存储数组元素及其索引,可以快速查找目标和对应元素。此方法避免了重复元素的使用,确保了解决方案的唯一性。

题目

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 same element twice.

难度

easy(做出来并不难,但要找一个好一点的解法)

思路

找一个O(n)的解法

  1. 思路转换:两个数之和=target-> 第二个数 = target-第一个数
  2. 因为既需要比较第二个数与target-第一个数的大小,又需要找出这个数所在的位置,所使用一个map来存储,key为数组中该项的值
  3. 遍历数组,如果nums[i]不在map的key中,map.put(nums[i],i);如果在,就返回这两个数的序列

代码

class Solution {
    public int[] twoSum(int[] nums, int target) {
        int s=nums.length;
        Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
        for(int i=0;i<s;i++){
            if(map.containsKey(target-nums[i])){
            	//使用map.get获取找到的那个数的位置
                return new int[]{map.get(target-nums[i]),i};
            }else{
                map.put(nums[i],i);
            }
        }
        return new int[2];
    }
}

注意点

  • 关于key和value,因为要比较的数的大小,所以nums[i]作为key, i作为value
  • map存储的key相当于是当前找不到2个符合要求数的集合
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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