哈希表-1.两数之和-力扣(LeetCode)

时光荏苒，博主也是再次来到leetcode的起点了，今天的我早已不是过去的我，回归正题接下来开始我们的算法之旅吧

int* twoSum(int* nums, int numsSize, int target, int* returnSize) {
    int* arr =(int*)malloc(sizeof(int)*2);
    * returnSize=0;
    for(int i = 0;i<numsSize-1;i++)
    {
        for(int j = i+1;j<numsSize;j++)
        {
            if(nums[i]+nums[j]==target)
            {
                arr[0]=i;
                arr[1]=j;
                * returnSize=2;
                return arr;
            }
        }
    }
    return arr;
}

ps.这是博主在今年1月17日，提交的代码，那时博主还很小白

一、题目解析

1、同一个元素不能使用两次

2、返回答案的顺序任意

二、算法原理

解法1：暴力解法(向后枚举)

解法2：暴力解法(由前向后枚举)

解法3：在解法2的基础上使用哈希表优化

1、为什么要用哈希表优化？

我们需要频繁的查找某一个元素，用哈希表可以达到O(1)的查找

2、该如何使用哈希表？

根据题目的需求，我们的哈希表中要存储<numsi，i>，这里的i是对应的下标；在遍历元素时，先固定一个值numsi，然后在哈希表中找target-numsi，如果存在，则返回{hashtarget-nums\[i，i}，如果不存在，则把numsi和i插入到哈希表中

为什么不在解法1的基础上用哈希表优化？

1、在一般情况下是可以的，我们把所有元素放到哈希表中，然后查找

2、但如果存在numsi = 4，target = 8时，在哈希表中查找，会违反题目条件，即相同元素使用两次，需要进行条件的特判，所以不在解法1的基础上优化

三、代码示例

解法1：暴力解法(向后枚举)

//解法1：暴力枚举(向后枚举)
    vector<int> twoSum(vector<int>& nums, int target)
    {
        for(int i = 0;i<nums.size();i++)
        {
            for(int j = i+1;j<nums.size();j++)
                if(nums[i]+nums[j] == target)
                    return {i,j};
        }
        return {0,0};
    }

这里的{i，j}构造一个vector的匿名对象

解法2：暴力解法(由前向后枚举)

//解法2：暴力解法(由前向后枚举)
    vector<int> twoSum(vector<int>& nums, int target)
    {
        for(int i = 0;i<nums.size();i++)
        {
            for(int j = 0;j<i;j++)
                if(i != j && nums[i]+nums[j] == target)
                    return {i,j};
        }
        return {0,0};
    }

解法3：在解法2的基础上使用哈希表优化

 //解法3：哈希表优化
    vector<int> twoSum(vector<int>& nums, int target)
    {
        unordered_map<int,int>hash;
        for(int i = 0;i<nums.size();i++)
        {
            if(hash.count(target-nums[i]))
                return {hash[target-nums[i]],i};
            hash[nums[i]] = i;
        }
        return {0,0};
    }

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