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两数之和

两数之和

作者: 小王子特洛伊 | 来源:发表于2019-07-25 22:20 被阅读0次

    给定一个整数数组 nums 和一个目标值 target,请你在该数组中找出和为目标值的那两个整数,并返回他们的数组下标。
    你可以假设每种输入只会对应一个答案。但是,你不能重复利用这个数组中同样的元素。
    示例:
    给定 nums = [2, 7, 11, 15], target = 9
    因为 nums[0] + nums[1] = 2 + 7 = 9
    所以返回 [0, 1]

    解法 1

    暴力法很简单,遍历每个元素 x,并查找是否存在一个值与 target - x 相等的目标元素。

    def two_sum(nums, target):
        for i in range(0, len(nums) - 1):
            for j in range(i + 1, len(nums)):
                if nums[i] + nums[j] == target:
                    return [i, j]
        return []
    

    执行用时 :4052 ms
    内存消耗 :12.7 MB

    时间复杂度:O(n^2), 对于每个元素,我们试图通过遍历数组的其余部分来寻找它所对应的目标元素,这将耗费 O(n) 的时间。因此时间复杂度为 O(n^2)

    空间复杂度:O(1)

    解法 2

    首先将数组中的数字全部存储到 hash(这里我们用字典代替),其中数字作为 key,索引作为 value,然后遍历数组元素,判断 target 减去当前元素所得的数字在 hash 中是否存在。

    def two_sum(nums, target):
        d = {}
        for i in range(0, len(nums)):
            d[nums[i]] = i
        for i, num in enumerate(nums):
            if target - num in d and d[target - num] != i:
                return [d[target - num], i]
    

    执行用时 :48 ms
    内存消耗 :13.4 MB

    时间复杂度:O(n), 我们把包含有 n 个元素的列表遍历两次。由于哈希表将查找时间缩短到 O(1) ,所以时间复杂度为 O(n)

    空间复杂度:O(n), 所需的额外空间取决于哈希表中存储的元素数量,该表中存储了 n 个元素。

    解法 3

    在将数组中的数字存储到 hash 的同时即可判断 target 减去当前元素所得的数字在 hash 中是否存在。

    def two_sum(nums, target):
        d = {}
        for i, num in enumerate(nums):
            if target - num in d:
                return [d[target - num], i]
            d[num] = i
        return []
    

    执行用时 :36 ms
    内存消耗 :13.1 MB

    时间复杂度:O(n), 我们把包含有 n 个元素的列表遍历了 1 次。由于哈希表将查找时间缩短到 O(1) ,所以时间复杂度为 O(n)

    空间复杂度:O(n), 所需的额外空间取决于哈希表中存储的元素数量,该表中存储了 n 个元素。

    参考

    https://leetcode-cn.com/problems/two-sum/

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