leetcode_数据结构_入门_1. 两数之和
1. 两数之和
问题
给定 一个整数数组 nums 和 一个整数目标值 target,
请在该数组中找出 和 为目标值 target 的那 两个整数,并返回它们的数组下标。
分析
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。
可以按任意顺序返回答案。
代码
main函数
package DataStructure_start; import java.util.Arrays; import java.util.HashMap; import java.util.Map; public class DS20230110 { public static void main(String[] args) { int[] nums = {2,7,11,15}; int[] a = twoSum(nums,9); int[] b = twoSum2(nums,22); System.out.println(Arrays.toString(a)); System.out.println(Arrays.toString(b)); } }
// 方法一:暴力解法
/*
思路
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。
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)
*/
public static int[] twoSum(int[] nums, int target) { int n = nums.length; // 数x对应下标 for (int i = 0; i < n; ++i) { // 数x后的数的下标 for (int j = i + 1; j < n; ++j) { // 判断两数之和是否等于目标数 if (nums[i] + nums[j] == target) { return new int[]{i, j}; } } } return new int[0]; }
/*
补充:
++i与i++
var a, i = 10;
a = i ++; // a = 10 i = 11 先执行赋值,再自增。语句执行后a=i, i = i + 1;
a = ++i; //a = 11, i = 11 i先自增,再执行赋值。语句执行后i = i + 1 a = i;
打印中的++i与i++
var i = 10;
console.log(i++); //10 ,先引用原值,然后加1
等价于:
var i= 10;
console.log(i); //先输出i
i++; //然后加1
for循环中 ++n 和 n ++ 执行结果是一样的
=========================================================================
Arrays.toString(a)
随机生成数组
public static String toString(int[] a) {
if (a == null)
return "null";
int iMax = a.length - 1;
if (iMax == -1)
return "[]";
StringBuilder b = new StringBuilder();
b.append('[');
for (int i = 0; ; i++) {
b.append(a[i]);
if (i == iMax)
return b.append(']').toString();
b.append(", ");
}
}
*/
/*
方法二:哈希表
思路
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。
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)。
这样我们创建一个哈希表(通过计算一个关于键值的函数(散列函数),将所需查询的数据映射到表中一个位置来访问记录,这加快了查找速度),
对于每一个 x,
我们首先查询哈希表中是否存在 target - x,
然后将 x 插入到哈希表中,即可保证不会让 x 和自己匹配。
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。
*/
public static int[] twoSum2(int[] nums, int target) { Map<Integer, Integer> hashtable = new HashMap<Integer, Integer>(); for (int i = 0; i < nums.length; ++i) { // 判断集合中是否包含指定的键(查询哈希表中是否存在 target - x,) if (hashtable.containsKey(target - nums[i])) { return new int[]{hashtable.get(target - nums[i]), i}; } // 将 x 插入到哈希表中,即可保证不会让 x 和自己匹配。 // 疑问?为什么不先把 x 插入到哈希表里?而是在插入 target - x 之后再插入? // 并没有插入 target - x ,因为 target 是已知的,所以只需要找到 x ,另一个数就是 target - x // 将 x 插入到哈希表中的目的是 只为了增加效率,既然找到了 x ,也知道 target,就可以得出 target - x // 关键在于清楚地知道此处使用哈希表的原因和用途 hashtable.put(nums[i], i); } return new int[0]; }
/*
补充:
Map(双列集合)
key不允许重复,value可以重复
containsKey:判断集合中是否包含指定的键
setKey方法:将Map集合中的key值,存储到Set集合
用迭代器或foreach循环遍历Set集合来获取Map集合的每一个key,
Set集合(Set集合是由一串无序的,不能重复得相同类型元素构成的集合)
并使用get(key)方法来获取value值
哈希表
哈希函数,Entry数组(扩容两倍)
哈希冲突,链地址法
哈希查找的时间复杂度为 O(1)
*/
参考:
来源:力扣(LeetCode)
链接:https://leetcode.cn/problems/two-sum
著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权,非商业转载请注明出处。
分类:
leetcode_数据结构
【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】凌霞软件回馈社区,博客园 & 1Panel & Halo 联合会员上线
【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】博客园社区专享云产品让利特惠,阿里云新客6.5折上折
【推荐】轻量又高性能的 SSH 工具 IShell:AI 加持,快人一步
· 【.NET】调用本地 Deepseek 模型
· CSnakes vs Python.NET:高效嵌入与灵活互通的跨语言方案对比
· 我与微信审核的“相爱相杀”看个人小程序副业
· DeepSeek “源神”启动!「GitHub 热点速览」
· Plotly.NET 一个为 .NET 打造的强大开源交互式图表库