Leetcode 第一题 两数之和

LeetCode第一题解法经验总结

问题描述：

给定一个整数数列，找出其中和为特定值的那两个数。
你可以假设每个输入都只会有一种答案，同样的元素不能被重用。

给定 nums = [2, 7, 11, 15], target = 9

因为 nums[0] + nums[1] = 2 + 7 = 9
所以返回 [0, 1]

 

JAVA版

第一种：

对于java来说，第一个最简单也是最容易想到的方法就是两个for循环

 

class Solution {
    public int[] twoSum(int[] nums, int target) {
        int[] a = new int[2];
        for(int i=0;i<nums.length;i++){
            for(int j=i+1;j<nums.length;j++){
                if(nums[i]+nums[j]==target){
                    a[0] = i;
                    a[1] = j;
                 //return new int[] {i,j};   
                 //return new int[]{i,j}方法是LeetCode官方上给的一个返回数组的构建方法
　　　　　　　　　　//个人做的话可以选择在头部见一个新数组

                }
            }
        }
        return a;
    }
}

 

但是这样做的话会增大代码的时间复杂度 为O(n²)

此时空间复杂度为O(1)

 

第二种：

利用哈希表

class Solution {
    public int[] twoSum(int[] nums, int target) {
        Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
        for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
            map.put(nums[i], i);
        }
        for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
            int complement = target - nums[i];
            if (map.containsKey(complement) && map.get(complement) != i) {
                return new int[] { i, map.get(complement) };
            }
        }
        throw new IllegalArgumentException("No two sum solution");
    }
}

用哈希表来降低时间复杂度时，从检查数组中是否存在目标元素入手，如果存在，找出他的索引

保持数组中的每个元素与其索引相互对应的最好方法是什么？哈希表。

通过以空间换取速度的方式，我们可以将查找时间从 O(n)降低到 O(1)。哈希表正是为此目的而构建的，它支持以 近似 恒定的时间进行快速查找。我用“近似”来描述，是因为一旦出现冲突，查找用时可能会退化到 O(n)。但只要你仔细地挑选哈希函数，在哈希表中进行查找的用时应当被摊销为 O(1)。

一个简单的实现使用了两次迭代。在第一次迭代中，我们将每个元素的值和它的索引添加到表中。然后，在第二次迭代中，我们将检查每个元素所对应的目标元素（target - nums[i]）是否存在于表中。注意，该目标元素不能是 nums[i]本身！

 

 

第三种：

一遍哈希表

在进行迭代并将元素插入到表中的同时，我们还会回过头来检查表中是否已经存在当前元素所对应的目标元素。如果它存在，那我们已经找到了对应解，并立即将其返回。

class Solution {
    public int[] twoSum(int[] nums, int target) {
        Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
        for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
            int complement = target - nums[i];
            if (map.containsKey(complement)) {
                return new int[] { map.get(complement), i };
            }
            map.put(nums[i], i);
        }
        throw new IllegalArgumentException("No two sum solution");
    }
}

时间复杂度：O(n)，
我们只遍历了包含有 n 个元素的列表一次。在表中进行的每次查找只花费 O(1) 的时间。

空间复杂度：O(n)，
所需的额外空间取决于哈希表中存储的元素数量，该表最多需要存储 n 个元素。