Leetcode 每日一题 1.两数之和

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问题描述

示例

[示例 1](#示例 1)

[示例 2](#示例 2)

[示例 3](#示例 3)

提示

解决方案

算法思路

过题图片

代码实现

复杂度分析

注意事项

题目链接

结论


问题描述

给定一个整数数组 nums 和一个目标值 target,请你找出数组中和为目标值的那两个整数,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,并且你不能使用两次相同的元素。你可以按任意顺序返回答案。

示例

示例 1

输入:nums = [2,7,11,15], target = 9 输出:[0,1] 解释:因为 nums[0] + nums[1] == 9,返回 [0, 1]

示例 2

输入:nums = [3,2,4], target = 6 输出:[1,2]

示例 3

输入:nums = [3,3], target = 6 输出:[0,1]

提示

  • 2 <= nums.length <= 10^4
  • -10^9 <= nums[i] <= 10^9
  • -10^9 <= target <= 10^9
  • 只会存在一个有效答案

解决方案

算法思路

我们可以使用哈希表(HashMap)来解决这个问题。哈希表的键(Key)是数组中的元素,值(Value)是该元素在数组中的索引。这样,我们可以在遍历数组的同时,检查当前元素的补数(即 target - 当前元素)是否已经在哈希表中。如果在,我们就找到了一对和为目标值的元素,并返回它们的索引。

排序与双指针

除了使用哈希表,我们还可以使用排序和双指针的方法来解决两数之和问题。这种方法的核心思想是先对数组进行排序,然后使用两个指针(一个指向数组的开始,一个指向数组的末尾)来寻找和为目标值的两个数。

步骤

  1. 排序 :首先,对输入的数组 nums 进行排序。排序后,如果 nums[i] + nums[j] 的和小于 target,则 i 必须右移,因为所有左侧的元素都比 nums[i] 小,无法形成更大的和。如果和大于 target,则 j 必须左移,因为所有右侧的元素都比 nums[j] 大,无法形成更小的和。

  2. 双指针查找 :初始化两个指针 leftright,分别指向数组的起始和结束位置。计算 nums[left] + nums[right] 的和,然后根据比较结果移动指针:

    • 如果和小于 target,则移动 left 指针向右(增加 left 的值),因为我们需要一个更大的数来增加总和。
    • 如果和大于 target,则移动 right 指针向左(减少 right 的值),因为我们需要一个更小的数来减少总和。
    • 如果和等于 target,那么我们找到了一对符合条件的数,返回它们的索引。
  3. 循环直至找到或指针交叉 :继续这个过程,直到 leftright 指针相遇。如果在任何时候 leftright 相遇,这意味着数组中没有两个数的和等于 target,可以返回一个错误标志或空值。

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代码实现

复制代码

java

import java.util.HashMap;

class Solution {
    public int[] twoSum(int[] nums, int target) {
        HashMap<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
        for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
            map.put(nums[i], i); // 将数值和对应的索引存入HashMap
        }
        for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
            int complement = target - nums[i]; // 计算需要找的另一个数
            if (map.containsKey(complement) && map.get(complement) != i) { // 如果HashMap中包含这个数,并且不是同一个索引
                return new int[]{i, map.get(complement)}; // 返回两个数的索引
            }
        }
        return new int[]{-1, -1}; // 如果没有找到结果,返回一个默认值,例如{-1, -1}。
    }
}

复杂度分析

  • 时间复杂度:O(n),其中n是数组 nums 的长度。我们只需要遍历一次数组。
  • 空间复杂度:O(n),我们需要一个额外的哈希表来存储数组中的元素及其索引。

注意事项

  • 确保在哈希表中查找补数时,当前元素的索引与补数的索引不同,以避免使用相同的元素两次。
  • 如果数组中有重复的元素,哈希表会帮助我们避免重复计算。

题目链接

1. 两数之和 - 力扣(LeetCode)

结论

通过使用哈希表,我们可以高效地解决两数之和问题。这种方法的时间复杂度和空间复杂度都是线性的,适合处理大规模数据集。

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