从零打卡leetcode之day 1--两数之和
前言
就是要把leetcode的题刷完,每天一道题,每天进步一点点
从零打卡leetcode之day 1
题目描述:
给定一个整数数组和一个目标值,找出数组中和为目标值的两个数。
你可以假设每个输入只对应一种答案,且同样的元素不能被重复利用。
示例:
给定 nums = [2, 7, 11, 15], target = 9
因为 nums[0] + nums[1] = 2 + 7 = 9
所以返回 [0, 1]
看到这道题的第一想法,暴力暴力,能用暴力解决的事情不要和我谈其他。
于是,两个for循环噼里啪啦。
//方法一:简单暴力,两个for循环搞定
public int[] twoSum1(int[] nums, int target) {
int[] temp = new int[2];//用来存要找的数的下标
for(int i = 0; i < nums.length; i++){
for(int j = i + 1; j < nums.length; j++){
if(nums[i] + nums[j] == target){
temp[0] = i;
temp[1] = j;
return temp;
}
}
}
return null;
}
不过心里才两个循环时间复杂度可是n的平方,心想肯定得超时,不过还是大胆提交一下提交,呵呵,居然通过了。。。。
我猜这可能是第一道题的原因,让我们开心一下。不过排名你懂的。
不过居然要刷题,要学习算法,那么肯定是不能满足于「第一想法」的,必须得找出我们自己能接受的最优解。
于是我想到了用空间换时间,就是我们可以用哈希表映射的方法,先把数组里所有元素的值作为key,下标作为value存进hashmap里,我们知道从hashmap里查找元素的时间复杂度近似常数,即O(1)。然后我们可以用一个for循环来遍历数组,遍历的过程中一边查找另一个数是否在hashMap里,例如a = nums[i],然后查找b = targert - a是否在hashMap里,如果在,则证明a,b便是要找的数,否则继续查找。代码下:
public int[] twoSum2(int[] nums, int target){
int[] temp = new int[2];
Map<Integer,Integer> map = new HashMap<>();
for(int i = 0; i < nums.length; i++){
map.put(nums[i], i);
}
//遍历查找
for(int i = 0; i < nums.length; i++){
int a = nums[i];
if(map.containsKey(target - a)){
temp[0] = i;
temp[1] = map.get(target - a);
return temp;
}
}
return null;
}
不过,不知道大家发现问题了没有,题目里只是说会有唯一解,并且一个元素只能用一次,但并没有说,不能两个元素的值相同,也就是说,数组如果有元素的值相同的话,存进hashMap会出现冲突的情况。所以,这样先把数组的所有元素存进hashMap的做法是不严谨的。
我们来分析一下处理方法:
出现这个问题的本质原因是因为我们要找的那两个数刚好相等,导致我们当今哈希表的时候出现了丢失的情况。如何解决?
上面说了,问题的原因是这两个我们要的数刚好相等,并且我们从一开始就想把他们两个硬塞进哈希表里,导致一山容不了二虎。其实,我们可以换一种想法啊,我们可以一边遍历查找一边把数放进哈希表里啊。
先看代码:
public int[] twoSum3(int[] nums, int target){
int[] temp = new int[2];
Map<Integer,Integer> map = new HashMap<>();
//遍历查找
for(int i = 0; i < nums.length; i++){
int a = nums[i];
if(map.containsKey(target - a)){
temp[0] = map.get(target - a);
temp[1] = i;
return temp;
}else {//如果找不到则存进去
map.put(nums[i], i);
}
}
return null;
}
就是取出数a=nums[i],先判断b=target-a在不在哈希表里,如果在,那么a和b就是要找的值了,如果不在,就把a放进哈希表了。
这样,就不会出现上面那种情况的冲突了,因为两个我们要找的数,只有一个会放在哈希表里。
完
【推荐】国内首个AI IDE,深度理解中文开发场景,立即下载体验Trae
【推荐】编程新体验,更懂你的AI,立即体验豆包MarsCode编程助手
【推荐】抖音旗下AI助手豆包,你的智能百科全书,全免费不限次数
【推荐】轻量又高性能的 SSH 工具 IShell:AI 加持,快人一步
· 如何编写易于单元测试的代码
· 10年+ .NET Coder 心语,封装的思维:从隐藏、稳定开始理解其本质意义
· .NET Core 中如何实现缓存的预热?
· 从 HTTP 原因短语缺失研究 HTTP/2 和 HTTP/3 的设计差异
· AI与.NET技术实操系列:向量存储与相似性搜索在 .NET 中的实现
· 周边上新:园子的第一款马克杯温暖上架
· Open-Sora 2.0 重磅开源!
· 分享 3 个 .NET 开源的文件压缩处理库,助力快速实现文件压缩解压功能!
· Ollama——大语言模型本地部署的极速利器
· DeepSeek如何颠覆传统软件测试?测试工程师会被淘汰吗?