01-两数之和
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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01-两数之和相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
两数之和
一、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
进阶: 你可以想出一个时间复杂度小于 O(n2 ) 的算法吗?
来源:力扣(LeetCode)
二、菜鸟解法
1.思路
利用双重for循环,将数组里的值依次相加,直至等于目标值
2.代码
var twoSum = function(nums, target) {
var result=[]
for(var i=0;i<nums.length;i++){
for(var j=i+1;j<nums.length;j++){
if(nums[i]+nums[j] == target){
result[0]=i;
result[1]=j;
break
}
}
}
return result
};
3.执行结果
三、优化解
- 一个刷题套路:先暴力,然后优化,继续优化,最后追求程序的极致性能
- 三个优化算法的应用:
二分查找
、哈希查找
和双指针技巧
1.暴力解法【线性查找】
// 时间复杂度:O(n^2)
// 空间复杂度:O(1)
var twoSum = function(nums, target) {
if(!nums || !nums.length) return []
for(let i=0;i < nums.length;i++){
let x = nums[i];
for(let j=i+1; j< nums.length; j++){
if(nums[j] == target - x){
return [i,j]
}
}
}
};
注:虽然相比我自己写的代码,执行用时和内存消耗并没有提高,但显然这种写法更简洁、易懂
2.优化【哈希查找】
// 时间复杂度:O(n)
// 空间复杂度:O(n)
// 空间换时间
var twoSum = function(nums, target) {
const map = new Map()
nums.forEach((num,i)=> map.set(num,i))
for(let i=0;i < nums.length;i++){
const x = nums[i];
if(map.has(target - x)){
const index=map.get(target - x)
if(i != index) return [i,index]
}
}
};
3.进一步优化【哈希查找】
两次遍历->一次遍历
// 时间复杂度:O(n)
// 空间复杂度:O(n)
// 空间换时间
var twoSum = function(nums, target) {
const map = new Map()
for(let i=0;i < nums.length;i++){
const x = nums[i];
if(map.has(target - x)){
const index=map.get(target - x)
return [index,i]
}
map.set(x,i)
}
};
四、知识拓展 — javascript中map
的用法
声明
var map = new Map();
设值
map.set("key","value");
取值
map.get("key");
判断key是否存在
map.has("key");
删除key
map.delete("key");
以上是关于01-两数之和的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章