【数据结构与算法】LeetCode 每日三题

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时间:2025/5/22/ 19: 04分
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一、LeetCode 1.两数之和

方法一:

1.首先我们用最简单的方式,for循环嵌套暴力求解

依次判断相加是否等于target目标值

代码:

时间复杂度:

O(N^2) N是数组中的元素数量,最坏情况下,每个元素都要匹配一次

空间复杂度:

O(1);
方法二:

1.采用哈希表的方法 利用unordered_map

key存放num[]的值,value 存放此值的下标

2.遍历到nums[0]的时候判断map中有没有target-num[0]的值

如果有,代表下标0和下标map->second的值为返回结果

代码:

时间复杂度:

O(N) N是数组中的元素数量,对于每一个元素,我们可以O(1)的寻找target-num[]

空间复杂度:

O(N)N是数组中的元素数量,开辟的unordered_map空间

二、LeetCode 49.字母异位词分组

方法一:

1.字母异位词可以简单理解为:里面的字符都相同,只不过顺序不同

2.既然知道了定义,我们马上就能发现,我们对每个字符串进行一次排序

如果排序的结果相同,不就代表他俩属于字母异位词,放在一块即可

  1. 我们要使用哈希unordered_map来存储,key存储排序完的结果,value存放

未排序的原字符串,这里注意:value存放的是原字符串集合vector<string>

因为unordered_map主键不能重复(能理解吧!)我们value是push_back插入的

代码:

时间复杂度:

O(Nklogk) N是strs中的字符串数量,k是strs中的字符串的最大长度,因为用到了

sort,sort的时间复杂度平均为O(nlogn)

空间复杂度:

O(Nk) N是strs中的字符串数量,k是strs中的字符串的最大长度,需要哈希存储

三、LeetCode 128.最长连续序列

方法一:

题目中说到了,请设计时间复杂度为O(1)的解法

所以我们这里还是用哈希

1.我们使用哈希unordered_set来存储数组中的所有数据

2.因为我们要求连续序列,所以要去重,才采用的set

3.我们遍历数组中的所有数据,通过哈希去查找这个数的前面一个数num[]-1

是否存在,如果存在,代表他不是连续序列的首元素,跳过他,因为他不是

首元素,没有任何意义,最终计算结果长度也不对

4.我们找到前面一个数不存在的数时,则继续判断下一个数是否存在num[]+1

直到不存在为止,将长度保存起来,最终比较大小,找出最长的

代码:

时间复杂度:

O(N) N是数组的长度

空间复杂度:

O(N) 需要用哈希存储此数组的数据


总结:⭐

这三道题都是跟哈希有关的

如果碰到要求设计时间复杂度为O1的题,首先考虑哈希

对于unordered map / set 的使用要熟悉,哈希离不开这两个STL容器


加油,为了更好的明天!

种一棵树最好的机会是十年前,其次是现在

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