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LeetCode實(shí)現(xiàn)兩數(shù)求和

本篇內(nèi)容介紹了“LeetCode實(shí)現(xiàn)兩數(shù)求和”的有關(guān)知識,在實(shí)際案例的操作過程中,不少人都會(huì)遇到這樣的困境,接下來就讓小編帶領(lǐng)大家學(xué)習(xí)一下如何處理這些情況吧!希望大家仔細(xì)閱讀,能夠?qū)W有所成!

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題目描述

給定一個(gè)整數(shù)數(shù)組nums和一個(gè)目標(biāo)值target,請你在該數(shù)組中找出和為目標(biāo)值的那兩個(gè)整數(shù),并返回他們的數(shù)組下標(biāo)。
你可以假設(shè)每種輸入只會(huì)對應(yīng)一個(gè)答案。但是,你不能重復(fù)利用這個(gè)數(shù)組中同樣的元素。

示例:

 給定 nums = [2, 7, 11, 15], target = 9 因?yàn)?nums[0] + nums[1] = 2 + 7 = 9 所以返回 [0, 1] 

解法一 暴力解法

解題思路

最容易想到的就是暴力法,使用兩個(gè)遍歷,查找兩數(shù)之和是否為target。流程如下:

  1. 使用i來遍歷數(shù)組每個(gè)元素

  2. i的每一個(gè)循環(huán)中,使用ji + 1開始遍歷

  3. 判斷ij對應(yīng)的值的和是否為target

代碼實(shí)現(xiàn)

func twoSum(nums []int, target int) []int {
    for i := 0; i < len(nums); i ++ {
        for j := i + 1; j < len(nums); j ++{
            if nums[i] + nums[j] == target{
                return []int{i,j}
            }
        }
    }
    return []int{}
}

復(fù)雜度分析

  • 時(shí)間復(fù)雜度: O(n^2)。一共有兩次循環(huán),每次循環(huán)的事件復(fù)雜度是O(n)。總的復(fù)雜度為O(n^2)。

  • 空間復(fù)雜度: O(1)。

解法二 哈希表解法

解題思路

該解法中會(huì)借助一個(gè)哈希表。在遍歷數(shù)組時(shí),會(huì)將當(dāng)前元素添加到哈希表中。并且會(huì)檢查哈希表中是否已經(jīng)存在當(dāng)前元素所對應(yīng)的目標(biāo)元素。如果存在就返回。

代碼實(shí)現(xiàn)

func twoSum2(nums []int, target int) []int {
    m := make(map[int]int)
    for i := 0; i < len(nums); i ++ {
        if index, exists := m[target - nums[i]]; exists {
            return []int{i,index}
        }
        m[nums[i]] = i
    }
    return []int{}
}

復(fù)雜度分析

  • 時(shí)間復(fù)雜度:O(n)。我們只遍歷了一次數(shù)組。

  • 空間復(fù)雜度:O(n)。使用了哈希表,需要額外的空間。取決于哈希表中存儲的元素?cái)?shù)量,該表最多需要存儲O(n)個(gè)元素。

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