• 算法(2)- 两数之和


    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 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 <= 103
    -109 <= nums[i] <= 109
    -109 <= target <= 109
    只会存在一个有效答案

    正确答案一:穷举法

     双循环,没啥好讲的

    def twoSum(nums: List[int], target: int) -> List[int]:
        lens = (len(nums))
        for i in range(lens - 1):
            for j in range(i + 1, lens):
                if nums[i] + nums[j] == target:
                    return [i, j]
    
        return []

    复杂度分析

    • 时间复杂度:O(N^2),其中 N 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)

    正确答案二:哈希表

    def twoSum2(nums: List[int], target: int) -> List[int]:
        # 创建一个哈希表。在 Python 里面用字典代替
        res = {}
        # 使用 enumerate 函数,第一个返回值是下标,第二个返回值是列表元素值
        for i, num in enumerate(nums):
            # 先查询是否存在 target- num 的值
            if (target - num) in res.keys():
                # 存在则直接返回
                return [res[(target - num)],i]
            # 不存在则将当前的元素加到字典中
            res[num] = i
    
        return []

    思路分析

    • 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)降低到 O(1)

    复杂度分析

    • 时间复杂度:O(N),其中 N 是数组中的元素数量。对于每一个元素 x,我们可以 O(1) 地寻找 target - x
    • 空间复杂度:O(N),其中 N 是数组中的元素数量。主要为哈希表的开销
    • 用空间换时间
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