LeetCode 两数之和:从 O (n²) 到 O (n),空间换时间的经典实践

在算法学习中,"两数之和" 是入门级经典题目,既能理解暴力枚举的基础思路,也能体会 "空间换时间" 的优化思想。本文将从题目解析、暴力解法、哈希表优化解法三个维度,完整拆解这道题的解题思路。

题目:

  1. 两数之和
    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,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 1:
    输入:nums = 2,7,11,15, target = 9
    输出:0,1
    解释:因为 nums0 + nums1 == 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) <= numsi <= 10(9)
  • -10(9) <= target <= 10(9)
  • 只会存在一个有效答案
    进阶:你可以想出一个时间复杂度小于 O(n(2)) 的算法吗?
    解法:

一、暴力破解法

思路:

暴力法是最直观的思路:通过双层循环枚举所有 "数对",检查两数之和是否等于目标值。

  • 外层循环枚举第一个数的索引 i;
  • 内层循环从 i+1 开始枚举第二个数的索引 j(避免重复枚举 <如 (i,j) 和 (j,i)>,也避免同一个元素被使用两次);
  • 若 numsi + numsj = target,直接返回 i,j。
    代码:
javascript 复制代码
var sumTwo = function(nums,target){
    for(let i=0;i<nums.length;i++){
        for(let j=i+1;j<nums.length;j++){    //从i右边枚举j
            if(nums[i]+nums[j]===target{
                return [i,j];
            }
        }
    }
}

时间复杂度:O(N的平方)

空间复杂度:O(1)

二、哈希表组法

思路:两数之和 numsi + numsj = target 可等价为 numsj = target - numsi。我们只需遍历一次数组,用哈希表(对象)记录 "已遍历元素的值 - 索引映射",遍历到当前元素时:

  1. 计算当前元素的 "互补数"(target - numsi);
  2. 检查互补数是否存在于哈希表中(即是否已经遍历过该数);
  • 若存在:说明找到了两个数,返回「互补数的索引」和「当前元素的索引」;
  • 若不存在:将当前元素的值和索引存入哈希表,供后续元素匹配。
    代码:
javascript 复制代码
var twoSum = function(nums, target) {
    let hash = {};
    for(let i = 0; i<nums.length;i++){
        if(hash[target-nums[i]]!==undefined){ //如果存在这个数,则返回i和此数的下标
            return [i,hash[target-nums[i]]];
        }
        hash[nums[i]]=i; //若不存在,则将此数存入hash表,值为键,索引为值
    }
};

时间复杂度:O(n)

空间复杂度:O(n)

注意:需要先判断互补数,再存入当前元素,否则会造成当前元素与自身匹配的问题。比如 nums=3,3, target=6 时,会误返回 0,0)。

总结:

涉及到两个变量的问题,可以通过枚举其中一个变量,把它当作常量,从而转换为一个变量的问题。

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