美文网首页
前端视角算法解析:LeetCode热题100—两数之和[1]

前端视角算法解析:LeetCode热题100—两数之和[1]

作者: 108N8 | 来源:发表于2023-12-11 15:48 被阅读0次

    题目

    给定一个整数数组 nums 和一个整数目标值 target,请你在该数组中找出 和为目标值 target 的那 两个 整数,并返回它们的数组下标。
    你可以假设每种输入只会对应一个答案。但是,数组中同一个元素在答案里不能重复出现。

    Two Sum 问题分步教程

    步骤 1:理解问题

    首先,我们需要理解题目的要求。对于 Two Sum 问题,题目要求在给定的整数数组中找到两个整数,使它们的和等于目标值。我们需要返回这两个整数的数组下标。

    步骤 2:分析问题

    在分析问题时,我们可以考虑不同的解决方案。对于 Two Sum 问题,一种简单直观的方法是使用两层循环遍历所有可能的组合,找到和等于目标值的那一对。然而,这样的解法时间复杂度较高(O(n^2)),不是最优解。更高效的方法是使用哈希表。

    步骤 3:选择数据结构

    为了提高解决问题的效率,我们选择使用哈希表来存储已经遍历过的数字及其对应的下标。这样可以在 O(1) 的时间内查找数字是否存在于数组中。

    步骤 4:算法设计

    1. 创建一个空的哈希表(Map 或对象)numberIndexMap,用于存储已经遍历过的数字及其对应的下标。
    2. 遍历数组 nums。
    3. 对于每个数字 nums[i],计算其补数 complement,即 target - nums[i]。
    4. 检查补数是否已经在哈希表中存在。
      如果存在,说明找到了两个数的和等于目标值,直接返回它们的下标。
      如果不存在,将当前数字及其下标存入哈希表中。
      如果遍历完整个数组都没有找到符合条件的两个数,返回一个空数组。

    步骤 5:实现算法

    根据上述算法设计,我们可以用 TypeScript 编写代码实现 Two Sum 问题的解决方案。

    /**
     * 在给定的整数数组中找到两个整数,使它们的和等于目标值。
     * @param {number[]} nums - 整数数组
     * @param {number} target - 目标值
     * @returns {number[]} 包含两个整数的数组,它们的和等于目标值的下标
     */
    function twoSum(nums: number[], target: number): number[] {
        // 创建一个哈希表,用于存储已经遍历过的数字及其对应的下标
        const numberIndexMap: Record<number, number> = {};
        // 遍历数组
        for (let i = 0; i < nums.length; i++) {
            // 计算当前数字的补数
            const complement = target - nums[i];
            // 检查补数是否已经在哈希表中存在
            if (complement in numberIndexMap) {
                // 如果存在,直接返回包含两个数字下标的数组
                return [numberIndexMap[complement], i];
            }
            // 如果不存在,将当前数字及其下标存入哈希表中
            numberIndexMap[nums[i]] = i;
        }
        // 如果没有找到符合条件的两个数字,返回一个空数组
        return [];
    }
    // 示例
    const nums = [3, 2, 4];
    const target = 6;
    // 调用函数,获取结果并输出
    const result = twoSum(nums, target);
    console.log(result);
    

    步骤 6:测试和调试

    在实现完算法后,我们需要进行测试和调试,确保代码能够正确运行。可以通过给定的示例和其他测试用例进行验证。

    步骤 7:复杂度分析

    最后,我们对算法的时间复杂度进行分析。在这个算法中,哈希表的插入和查找操作的平均时间复杂度是 O(1),因此整体算法的时间复杂度是 O(n)。

    通过以上步骤,我们完成了 Two Sum 问题的分析、设计和实现。希望这个教程能够帮助你更好地理解算法问题的解决过程。

    相关文章

      网友评论

          本文标题:前端视角算法解析:LeetCode热题100—两数之和[1]

          本文链接:https://www.haomeiwen.com/subject/mbsmgdtx.html