1.两数之和

Posted 2021-09-13 炫云云

1.两数之和

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15. 三数之和

18. 四数之和

20、n数之和

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]

哈希表

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，如果存在，那么我们就寻找到了两个数。 题目要求我们返回数组的下标，那么我们的hash表的key是数组元素的值，value是下标。

如果不存在，将 x 插入到哈希表中，即可保证不会让 x 和自己匹配。

时间复杂度O（n），空间复杂度O（n）

class Solution(object):
    def twoSum(self, nums, target):
        """
        :type nums: List[int]
        :type target: int
        :rtype: List[int]
        """
        hashtable = dict()
        for i ,num in enumerate(nums):
            # ② dict 中查找是否有 target - curvalue的数据
            if target - num in hashtable:
                return [hashtable[target - num],i]# i 是后一个数的index，因为要存入hashtable才能返回hashtable[target - num]
            # ① 数组中的每个数放入 dict 中
            hashtable[nums[i]] =i

暴力枚举

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。

class Solution(object):
    def twoSum(self, nums, target):
        """
        :type nums: List[int]
        :type target: int
        :rtype: List[int]
        """
        n = len (nums)
        for i in range(n):
            for j in range(i+1 , n):
                if nums[i] + nums[j] == target:
                    return [i,j]
        return []

排序+双指针法

这里先将数组排序好O（nlogn），再利用双指针法遍历一遍O（n）得到结果。

为了保存下标信息另开了一个数组

时间复杂度O（nlogn），空间复杂度O（n）

class Solution(object):
    def twoSum(self, nums, target):
        """
        :type nums: List[int]
        :type target: int
        :rtype: List[int]
        """
        temp=nums.copy() # 避免sort()修改nums里的内容
        temp.sort()
        lo,hi = 0,len(nums) -1
        while(lo<hi):
            sums = temp[lo] +temp[hi]
            if(sums<target): 
                lo+=1
            elif(sums>target): 
                hi-=1
            else:
                break
        p=nums.index(temp[lo])
        #在执行完p=nums.index(temp[lo])后需要把p的值从nums中删除，避免nums中相等的值产生干扰。
        nums.pop(p)
        k=nums.index(temp[hi])
        if k>=p:
            #由于nums的元素少了一个，所以当k>=p时，K需要加一才是正确的索引值
            k=k+1
        return [p,k]

参考

Krahets - 力扣（LeetCode） (leetcode-cn.com)