算法步步为营-两数之和
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了算法步步为营-两数之和相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
给定一个整数数组 nums 和一个整数目标值 target,请你在该数组中找出和为目标值 target 的那两个整数,并返回它们的数组下标。
你可以假设每种输入只会对应一个答案。但是,数组中同一个元素在答案里不能重复出现。可以按任意顺序返回答案。
1 示例
1:
输入:nums = [2,7,11,15], target = 9
输出:[0,1]
解释:因为 nums[0] + nums[1] == 9 ,返回 [0, 1] 。
2:
输入:nums = [3,2,4], target = 6
输出:[1,2]
示例 3:
输入:nums = [3,3], target = 6
输出:[0,1]
2 提示
2 <= nums.length <= 104
-109 <= nums[i] <= 109
-109 <= target <= 109
只会存在一个有效答案
进阶:你可以想出一个时间复杂度小于 O(n2) 的算法吗?
解题
方法一:暴力枚举
最容易想到的,枚举数组中的每一个数 x,寻找数组中是否存在 target - x。需注意每个位于 x 之前的元素都已经和 x 匹配过,因此无需再匹配。而每一个元素不能被使用两次,所以我们只需要在 x 后面的元素中寻找 target - x。
class Solution
public int[] twoSum(int[] nums, int target)
int n = nums.length;
for (int i = 0; i < n; ++i)
for (int j = i + 1; j < n; ++j)
if (nums[i] + nums[j] == target)
return new int[]i, j;
return new int[0];
复杂度分析
时间复杂度:O(N^2),其中 N 是数组元素数量。最坏情况下数组任意两数都要被匹配一次。
空间复杂度:O(1)
方法二:哈希表
一的时间复杂度较高原因是寻找 target - x 时间复杂度过高。因此,需更优秀方法,能快速寻找数组中是否存在目标元素。如果存在,我们需要找出它的索引。
使用哈希表,可将寻找 target - x 的时间复杂度降低到从 O(N)降低到 O(1)。
创建一个哈希表,对于每一个 x,先查询哈希表中是否存在 target - x,然后将 x 插入到哈希表,即可保证不会让 x 和自己匹配。
class Solution
public int[] twoSum(int[] nums, int target)
Map<Integer, Integer> hashtable = new HashMap<Integer, Integer>();
for (int i = 0; i < nums.length; ++i)
if (hashtable.containsKey(target - nums[i]))
return new int[]hashtable.get(target - nums[i]), i;
hashtable.put(nums[i], i);
return new int[0];
复杂度分析
时间复杂度:O(N),N是数组元素数量。对每个元素 x,可 O(1) 寻找 target - x。
空间复杂度:O(N),N是数组元素数量。主要为哈希表的开销。
以上是关于算法步步为营-两数之和的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章