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给定一个数组和一个目标和,从数组中找两个数字相加等于目标和,输出这两个数字的下标。数组
简单粗暴些,两重循环,遍历全部状况看相加是否等于目标和,若是符合直接输出。spa
public int[] twoSum1(int[] nums, int target) { int []ans=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){ ans[0]=i; ans[1]=j; return ans; } } } return ans; }
时间复杂度:两层 for 循环,O(n²)code
空间复杂度:O(1)leetcode
在上边的解法中看下第二个 for 循环步骤。rem
for(int j=(i+1);j<nums.length;j++){ if(nums[i]+nums[j]==target){
咱们换个理解方式:get
for(int j=(i+1);j<nums.length;j++){ sub=target-nums[i] if(nums[j]==sub){
第二层 for 循环无非是遍历全部的元素,看哪一个元素等于 sub ,时间复杂度为 O(n)。hash
有没有一种方法,不用遍历就能够找到元素里有没有等于 sub 的?it
hash table !!!io
咱们能够把数组的每一个元素保存为 hash 的 key,下标保存为 hash 的 value 。table
这样只需判断 sub 在不在 hash 的 key 里就能够了,而此时的时间复杂度仅为 O(1)!
须要注意的地方是,还需判断找到的元素不是当前元素,由于题目里讲一个元素只能用一次。
public int[] twoSum2(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 sub=target-nums[i]; if(map.containsKey(sub)&&map.get(sub)!=i){ return new int[]{i,map.get(sub)}; } } throw new IllegalArgumentException("No two sum solution"); }
时间复杂度:比解法一少了一个 for 循环,降为 O(n)
空间复杂度:所谓的空间换时间,这里就能体现出来, 开辟了一个 hash table ,空间复杂度变为 O(n)
看解法二中,两个 for 循环,他们长的同样,咱们固然能够把它合起来。复杂度上不会带来什么变化,变化仅仅是不须要判断是否是当前元素了,由于当前元素尚未添加进 hash 里。
public int[] twoSum3(int[] nums, int target) { Map<Integer,Integer> map=new HashMap<>(); for(int i=0;i<nums.length;i++){ int sub=target-nums[i]; if(map.containsKey(sub)){ return new int[]{i,map.get(sub)}; } map.put(nums[i], i); } throw new IllegalArgumentException("No two sum solution"); }
题目比较简单,毕竟暴力的方法也能够解决。惟一闪亮的点就是,时间复杂度从 O(n²)降为 O(n) 的时候,对 hash 的应用,有眼前一亮的感受。