编程--两数之和

本文探讨了在给定整数数组中寻找和为目标值的两个整数的问题,提供了三种不同的解决方案,包括暴力破解、使用哈希表两次哈希以及优化后的单次哈希查找方法,详细对比了各种方法的时间复杂度和空间复杂度。

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问题是:给定一个整数数组 nums 和一个目标值 target,请你在该数组中找出和为目标值的那 两个 整数,并返回他们的数组下标。你可以假设每种输入只会对应一个答案。但是,你不能重复利用这个数组中同样的元素。

解法一:可以暴力破解,两个for循环遍历,第一个for循环用来控制第一个数,第二个循环来寻找第二个数,这就不多做介绍。这个方法很容易理解,但是时间复杂度是O(n^2)空间复杂度O(1),为了节省时间,我们就用到了hash表。

解法二:利用哈希表 两次哈希寻找 时间复杂度O(n) 空间复杂度O(n) 代码如下

public static int[] twoSum(int nums[],int tager){
        HashMap<Integer , Integer> map = new HashMap<>();
        for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
            map.put(nums[i],i);
        }
        for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
            int complemt = tager-nums[i];
            if(map.containsKey(complemt)&&map.get(complemt)!=i){
                return new int[]{map.get(complemt),i};
            }
        }
        throw new IllegalArgumentException("no fould twosum");
    }

但这种解法有问题,题目中说的是不能利用数组中的相同元素的话,可行,但如果是数组同一个元素的话,在第一次put时,相等的元素会被覆盖掉,所以对方面的考虑我们有了解法三。

解法三:在第一插入时,就直接查找,因为是两数之和,开始插的时候可能第二数还没插入,但第二个数插入时,第一个数一定插入了,所以一次hash就可以了。时间复杂度O(n) 空间复杂度O(n)

public static int[] twoSum(int nums[],int tager){
        HashMap<Integer , Integer> map = new HashMap<>();
        for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
            int complemt = tager-nums[i];
            if(map.containsKey(complemt)){
                return new int[]{map.get(complemt),i};
            }
            map.put(nums[i],i);
        }

        throw new IllegalArgumentException("no fould twosum");
    }

这道题其实挺简单,但在考虑时间复杂度后可以帮助我们利用hash表,和体会hash表查询的带来的便利。

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