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領(lǐng)扣-1/167 兩數(shù)之和 Two Sum MD

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目錄

目錄
1-兩數(shù)之和 Two Sum
題目
方法一：暴力法
方法二：兩遍哈希表
方法三：一遍哈希表(推薦)
167-兩數(shù)之和 - 輸入有序數(shù)組
題目
本題可以使用上題任意一種解法！
兩層遍歷
兩層遍歷 + 二分法
二分查找
兩個指針相遇(推薦)

1-兩數(shù)之和 Two Sum

數(shù)組 哈希表

題目

給定一個整數(shù)數(shù)組 nums 和一個目標值 target，請你在該數(shù)組中找出和為目標值的那 兩個 整數(shù)，并返回他們的數(shù)組下標。

你可以假設(shè)每種輸入只會對應一個答案。但是，你不能重復利用這個數(shù)組中同樣的元素。

示例:

給定 nums = [2, 7, 11, 15], target = 9 因為 nums[0] + nums[1] = 2 + 7 = 9 所以返回 [0, 1]

方法聲明：

class Solution {public int[] twoSum(int[] nums, int target) {} }

方法一：暴力法

暴力法很簡單。遍歷每個元素 x，并查找是否存在一個值與 target?x 相等的目標元素。

class Solution {public int[] twoSum(int[] nums, int target) {for (int i = 0; i < nums.length; i++) {for (int j = i + 1; j < nums.length; j++) { // j 從 i + 1 開始if (nums[i] + nums[j] == target) {return new int[] { i, j };}}}throw new IllegalArgumentException("No two sum solution");} }

時間復雜度：O(n^2)， 對于每個元素，我們試圖通過遍歷數(shù)組的其余部分來尋找它所對應的目標元素，這將耗費 O(n) 的時間。因此時間復雜度為 O(n^2)
空間復雜度：O(1)

方法二：兩遍哈希表

為了對運行時間復雜度進行優(yōu)化，我們需要一種更有效的方法來檢查數(shù)組中是否存在目標元素。如果存在，我們需要找出它的索引。保持數(shù)組中的每個元素與其索引相互對應的最好方法是什么？哈希表。

通過以空間換取時間的方式，我們可以將查找時間從 O(n) 降低到 O(1)。哈希表正是為此目的而構(gòu)建的，它支持以 近似 恒定的時間進行快速查找。我用“近似”來描述，是因為一旦出現(xiàn)沖突，查找用時可能會退化到 O(n)。但只要你仔細地挑選哈希函數(shù)，在哈希表中進行查找的用時應當被攤銷為 O(1)。

一個簡單的實現(xiàn)使用了兩次迭代。在第一次迭代中，我們將每個元素的值和它的索引添加到表中。然后，在第二次迭代中，我們將檢查每個元素所對應的目標元素target?nums[i]是否存在于表中。注意，該目標元素不能是 nums[i] 本身！

class Solution {public int[] twoSum(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 complement = target - nums[i];if (map.containsKey(complement) && map.get(complement) != i) {return new int[] { i, map.get(complement) };}}throw new IllegalArgumentException("No two sum solution");} }

時間復雜度：O(n)， 我們把包含有 n 個元素的列表遍歷兩次。由于哈希表將查找時間縮短到 O(1) ，所以時間復雜度為 O(n)。
空間復雜度：O(n)， 所需的額外空間取決于哈希表中存儲的元素數(shù)量，該表中存儲了 n 個元素。

方法三：一遍哈希表(推薦)

事實證明，我們可以一次完成。在進行迭代并將元素插入到表中的同時，我們還會回過頭來檢查表中是否已經(jīng)存在當前元素所對應的目標元素。如果它存在，那我們已經(jīng)找到了對應解，并立即將其返回。

class Solution {public int[] twoSum(int[] nums, int target) {Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>();for (int i = 0; i < nums.length; i++) {int complement = target - nums[i];if (map.containsKey(complement)) {return new int[] { map.get(complement), i };}map.put(nums[i], i);}throw new IllegalArgumentException("No two sum solution");} }

時間復雜度：O(n)， 我們只遍歷了包含有 n 個元素的列表一次。在表中進行的每次查找只花費 O(1) 的時間。
空間復雜度：O(n)， 所需的額外空間取決于哈希表中存儲的元素數(shù)量，該表最多需要存儲 n 個元素。

167-兩數(shù)之和 - 輸入有序數(shù)組

數(shù)組 雙指針 二分查找

題目

給定一個已按照 升序排列 的有序數(shù)組，找到兩個數(shù)使得它們相加之和等于目標數(shù)。

函數(shù)應該返回這兩個下標值index1 和 index2，其中 index1 必須小于 index2_。_

說明:

• 返回的下標值（index1 和 index2）不是從零開始的。
• 你可以假設(shè)每個輸入只對應唯一的答案，而且你不可以重復使用相同的元素。

示例:

輸入: numbers = [2, 7, 11, 15], target = 9 輸出: [1,2] 解釋: 2 與 7 之和等于目標數(shù) 9 。因此 index1 = 1, index2 = 2 。

本題可以使用上題任意一種解法！

兩層遍歷

class Solution {public int[] twoSum(int[] nums, int target) {int i = 0, j = 1;while (i < nums.length - 1) {while (j < nums.length) {if (nums[i] + nums[j] < target) {j++;} else if (nums[i] + nums[j] == target) {return new int[] { i + 1, j + 1 };} else if (nums[i] + nums[j] > target) {break;}}i++;j = i + 1;}throw new IllegalArgumentException("No two sum solution");} }

時間復雜度：O(n^2)
空間復雜度：O(1)

兩層遍歷 + 二分法

class Solution {public int[] twoSum(int[] nums, int target) {int i = 0, left, right, mid;while (i < nums.length - 1) {left = i + 1;right = nums.length;while (left < right) {mid = left + (right - left) / 2; //中間的數(shù)if (nums[i] + nums[mid] == target) {return new int[] { i + 1, mid + 1 }; //找到直接返回} else if (nums[i] + nums[mid] < target) {left = mid + 1; //直接跳過若干小數(shù)} else {right = mid; //直接跳過若干大數(shù)}}i++;}throw new IllegalArgumentException("No two sum solution");} }

時間復雜度：O(nlgn)
空間復雜度：O(1)

二分查找

class Solution {public int[] twoSum(int[] nums, int target) {int i = 0, j;while (i < nums.length - 1) {j = Arrays.binarySearch(nums, i + 1, nums.length, target - nums[i]);//從 i + 1 開始查找if (j > 0) { //說明找到了return new int[] { i + 1, j + 1 };} else { //沒找到i++;}}throw new IllegalArgumentException("No two sum solution");} }

兩個指針相遇(推薦)

我們只需要兩個指針，一個指向開頭，一個指向末尾，然后向中間遍歷；如果指向的兩個數(shù)相加正好等于target的話，直接返回兩個指針的位置即可；若小于target，左指針右移一位，若大于target，右指針左移一位。以此類推直至兩個指針相遇停止。

class Solution {public int[] twoSum(int[] nums, int target) {int left = 0, right = nums.length - 1, sum;while (left < right) {sum = nums[left] + nums[right];if (sum == target) {return new int[] { left + 1, right + 1 };} else if (sum > target) { //若大于target，右指針左移一位right--;} else { //若小于target，左指針右移一位left++;}}throw new IllegalArgumentException("No two sum solution");} }

時間復雜度：O(n)
空間復雜度：O(1)

2018-12-6

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的领扣-1/167 两数之和 Two Sum MD的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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