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1.给一个int数组,和一个目标值,返回两个数数组中和等于目标值的两个数的index数组。
我的(38ms):
Time complexity : O(n^2)
Space complexity : O(1)
public int[] twoSum(int[] nums, int target) { for (int i = 0; i < nums.length-1; i++) { for (int j = i + 1; j < nums.length; j++) { if (nums[i] + nums[j] == target) { return new int[]{i, j}; } } } return null; }
评价:发现和网上的第三种一样,不怎么样,但还是摆在前面,啦啦啦啦
大神的(7ms):
Time complexity : O(n) - Array containing n elements is traversed only once. Each look up in the hash-table takes a constant time.
Space complexity : O(n) - The extra space required depends on the number of items stored in the hash table, which can be at most n elements.
public int[] twoSum(int[] A, int target) { HashMap<Integer, Integer> map = new HashMap<Integer, Integer>(); for(int i = 0; i < A.length; i++) { int complement = target - A[i]; if(map.containsKey(complement)) return new int[]{map.get(complement), i}; // Return index of complement and the index of current element else map.put(A[i], i); // Store current element and its index in the hash-table } return new int[2]; }
算法思路:减少一次循环,使用HashMap保存数组元素(key),下标(value)。
直接使用目标值和第一层循环的元素算出和当前元素匹配的值。
然后免去第二层循环直接使用containsKey方法判断这个用来匹配的值是否存在map中,是就太好了,不是放进map备用。
大神的:
Time complexity : O(n.log n) - Time required for sorting an Array
Space complexity : O(n) - space for an additional array
public int[] twoSum(int[] A, int target) { int[] B = Arrays.copyOf(A, A.length); Arrays.sort(B); int start = 0; int end = A.length - 1; while(start < end) { if(B[start] + B[end] == target) { int i = 0; int j = A.length - 1; while(i < A.length && A[i] != B[start]) i++; while(j >= 0 && A[j] != B[end]) j--; return new int[]{i, j}; } else if(B[start] + B[end] < target) { start++; } else { end--; } } return new int[2]; }
分析:复制数组并顺序排序,想象这些数字都在X轴上。从两头开始相加两头的值,如果刚好,返回。如果小于目标值,那么左边右移一位。如果大于目标值,右边的左移,继续。
2.现给出两个非空链表,它们表示两个非负整数。数字以相反的顺序存储,每个节点都包含一个数字。将这两个数字相加并以链表的形式返回。
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