乘风破浪:LeetCode真题_001_TwoSum
乘风破浪:LeetCode真题_001_TwoSum
一、前言
沉寂了很长时间,也悟出了很多的道理,写作是一种业余的爱好,是一种自己以后学习的工具,是对自己过往的经验积累的佐证,是检验自己理解深入度的方法。在前面的模块之中,我们已经将基本的编程知识、数据结构、设计模式、应用框架、各种优化烂熟于心了,对程序开发有了一定的理解,但是编程的功力是一种水磨的功夫,需要问题,也需要思考,最重要的是需要自己用心的去打出代码,在这个过程中经验、技巧、熟练度、思考力都是非常重要的,因此我们通过LeetCode上的一些题目来锻炼一下这方面的能力。
二、LeetCode真题_001_TwoSum
2.1 题目
2.2 分析与解决
其实从问题我们就可以看出,这是类似于helloworld的一个题目,比较简单,借以引导我们从不同的角度使用不同的方法去解决问题。最简单的想法就是暴力破解方法,通过穷举所有的情况来解决问题,但是代价是时间复杂度O(n~2),空间复杂度O(1)。那么有没有其他方法呢,于是我们想到了hash表的方法,用空间换时间,通过一次遍历就能找到所有的可能结果。
通过暴力算法来解决:
1 public int[] twoSum(int[] nums, int target) { 2 for (int i = 0; i < nums.length; i++) { 3 for (int j = i + 1; j < nums.length; j++) { 4 if (nums[j] == target - nums[i]) { 5 return new int[] { i, j }; 6 } 7 } 8 } 9 throw new IllegalArgumentException("No two sum solution"); 10 }
通过hash算法来解决,又分为两次for循环和一次for循环:
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"); }
1 public int[] twoSum(int[] nums, int target) { 2 Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>(); 3 for (int i = 0; i < nums.length; i++) { 4 int complement = target - nums[i]; 5 if (map.containsKey(complement)) { 6 return new int[] { map.get(complement), i }; 7 } 8 map.put(nums[i], i); 9 } 10 throw new IllegalArgumentException("No two sum solution"); 11 }
来看看我们的算法:
1 import java.util.Arrays; 2 3 public class Solution { 4 private static class Node implements Comparable<Node> { 5 int val; 6 int idx; 7 8 public Node() { 9 } 10 11 public Node(int val, int idx) { 12 this.val = val; 13 this.idx = idx; 14 } 15 16 @Override 17 public int compareTo(Node o) { 18 if (o == null) { 19 return -1; 20 } 21 return this.val - o.val; 22 } 23 } 24 25 26 /** 27 * 题目大意 28 * 给定一个整数数组,找出其中两个数满足相加等于你指定的目标数字。 29 * 要求:这个函数twoSum必须要返回能够相加等于目标数字的两个数的索引,且index1必须要小于index2。 30 * 请注意一点,你返回的结果(包括index1和index2)都不是基于0开始的。你可以假设每一个输入肯定只有一个结果。 31 * 32 * 解题思路 33 * 创建一个辅助类数组,对辅助类进行排序,使用两个指针,开始时分别指向数组的两端,看这两个下标对应的值是否 34 * 等于目标值,如果等于就从辅助类中找出记录的下标,构造好返回结果,返回。如果大于就让右边的下标向左移, 35 * 进入下一次匹配,如果小于就让左边的下标向右移动,进入下一次匹配,直到所有的数据都处理完 36 */ 37 38 public int[] twoSum(int[] nums, int target) { 39 int[] result = {0, 0}; 40 41 Node[] tmp = new Node[nums.length]; 42 for (int i = 0; i < nums.length; i++) { 43 tmp[i] = new Node(nums[i], i); 44 } 45 46 Arrays.sort(tmp); 47 48 int lo = 0; 49 int hi = nums.length - 1; 50 51 52 while (lo < hi) { 53 if (tmp[lo].val + tmp[hi].val == target) { 54 55 if (tmp[lo].idx > tmp[hi].idx) { 56 result[0] = tmp[hi].idx ; 57 result[1] = tmp[lo].idx ; 58 } else { 59 result[0] = tmp[lo].idx ; 60 result[1] = tmp[hi].idx ; 61 } 62 break; 63 } else if (tmp[lo].val + tmp[hi].val > target) { 64 hi--; 65 } else { 66 lo++; 67 } 68 } 69 return result; 70 } 71 }
这种想法也比较巧妙,先对所有元素进行排序,然后通过定义首尾两个指针来不断地逼近最后的和,直至遍历完成,非常的巧妙,时间复杂度O(n),空间复杂度O(n)。不过也增加了额外的创建对象的空间。
三、总结
通过这个简单的问题,我们明白了对于一件事情,要么使用时间换取空间,要么使用空间换取时间,最后达到我们想要的结果,往往通过空间换取时间的比较多,因此hash算法就变得非常的重要了,当然也有其他的算法。