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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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]
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:
使用i
來遍歷數(shù)組每個(gè)元素
在i
的每一個(gè)循環(huán)中,使用j
從i + 1
開始遍歷
判斷i
和j
對應(yīng)的值的和是否為target
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{} }
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)。
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。
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{} }
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。
“LeetCode實(shí)現(xiàn)兩數(shù)求和”的內(nèi)容就介紹到這里了,感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業(yè)相關(guān)的知識可以關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站,小編將為大家輸出更多高質(zhì)量的實(shí)用文章!