小Y学算法⚡️每日LeetCode打卡⚡️——1.两数之和

Posted 2021-08-30 呆呆敲代码的小Y

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了小Y学算法⚡️每日LeetCode打卡⚡️——1.两数之和相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

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🌲 从今天起，每天打卡一道算法题，既是一个学习过程，又是一个分享的过程😜
🌲 提示：本专栏解题编程语言一律使用 C# 和 Java 两种进行解题
🌲 要保持一个每天都在学习的状态，让我们一起努力成为算法大神吧🧐！
🌲 今天是力扣算法题持续打卡第1天🎈！
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🌲原题样例

题目：

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。
你可以按任意顺序返回答案。

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] 。

示例 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]

提示：

2 <= nums.length <= 104
-109 <= nums[i] <= 109
-109 <= target <= 109
只会存在一个有效答案

🌞解题思路

🌻C#方法一：暴力法

看了题目，很自然的就会想到，只要进行两层循环，对所有的数字进行一次相加，当和为target时，将两个值的index返回即可

    //方法一：
    public int[] TwoSum(int[] nums, int target)
    {
        for (int i = 0; i < nums.Length; i++)
        {
            for (int j = i + 1; j < nums.Length; j++)
            {
                if (nums[i] + nums[j] == target)
                {
                    return new int[] { i, j };
                }
            }
        }
        return new int[] { 0, 0 };
    }

执行结果
执行结果通过，执行用时 480ms，内存消耗 29.6MB .

复杂度分析
时间复杂度： O(n^2)
空间复杂度： O(1)

🌻C#方法二：哈希

解法：采用哈希表，节省遍历时间
详细：通过键值对保存数组值与索引的关系，在之后的寻值（找target-nums[i]）时可以一步寻到，省去再次遍历数组的时间。

public class Solution {
//方法二
    public int[] TwoSum(int[] nums, int target) {
        int[] result = new int[2];
            Dictionary<int, int> dic = new Dictionary<int, int>();
            for (int i = 0; i < nums.Length; i++) {
                if (dic.ContainsKey(nums[i]))
                {
                    dic[nums[i]] += 1;
                }
                else {
                    dic[nums[i]] = 0;
                }
            }
            for (int i = 0; i < nums.Length; i++)
            {
                if (nums.Contains(target - nums[i]))
                {
                    result[0] = i;
                    result[1] = nums.ToList().FindIndex(item => item == target - nums[i]);
                    if (result[0] != result[1]) { break; }
                }
            }
        return result;
    }
}

执行结果
执行用时: 272 ms；内存消耗: 32.4 MB

🎋Java方法一：暴力枚举

思路及算法

最容易想到的方法是枚举数组中的每一个数 x，寻找数组中是否存在 target - x。

当我们使用遍历整个数组的方式寻找 target - x 时，需要注意到每一个位于 x 之前的元素都已经和 x 匹配过，因此不需要再进行匹配。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。

代码

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];
    }
}

执行结果
执行用时：51 ms ; 内存消耗：38.6 MB

复杂度分析
时间复杂度：O(N^2)O(N 2)，其中 NN 是数组中的元素数量。最坏情况下数组中任意两个数都要被匹配一次。
空间复杂度：O(1)O(1)。

🎋Java方法二：哈希表

思路及算法

注意到方法一的时间复杂度较高的原因是寻找 target - x 的时间复杂度过高。因此，我们需要一种更优秀的方法，能够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，可以将寻找 target - x 的时间复杂度降低到从 O(N)O(N) 降低到 O(1)O(1)。

这样我们创建一个哈希表，对于每一个 x，我们首先查询哈希表中是否存在 target - x，然后将 x 插入到哈希表中，即可保证不会让 x 和自己匹配。

代码

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];
    }
}