【Hot100-Java简单】:两数之和 (Two Sum) —— 从暴力枚举到哈希表的思维跃迁

1. 题目回顾

题目描述:

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。

约束条件

  • 每种输入只会对应一个答案。

  • 数组中同一个元素在答案里不能重复出现。

  • 可以按任意顺序返回答案。

示例

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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] 。

2. 方法一:暴力枚举 (Brute Force)

这是最直观的解题思路。这就好比我们在一个房间里找两个人,我们先拉住第1个人,然后去问剩下的所有人:"你是那个能和我配对的人吗?"如果不是,再拉住第2个人,重复这个过程。

思路与算法

  1. 枚举数组中的每一个数 x(作为第一个加数)。

  2. x 后面的元素中,寻找是否存在 target - x(作为第二个加数)。

  3. 一旦找到,立即返回两个数的下标。

代码实现

Java

复制代码
class Solution {
    public int[] twoSum(int[] nums, int target) {
        int n = nums.length;
        // 第一层循环:选定第一个数
        for (int i = 0; i < n; ++i) {
            // 第二层循环:在 i 之后寻找第二个数
            for (int j = i + 1; j < n; ++j) {
                if (nums[i] + nums[j] == target) {
                    return new int[]{i, j};
                }
            }
        }
        return new int[0];
    }
}

复杂度分析

  • 时间复杂度:

    其中 是数组元素的数量。最坏情况下,我们需要遍历几乎所有的元素对。当数据量较大(例如 )时,计算量会达到 1亿次级别,效率较低。

  • 空间复杂度:

    除了存储变量,不需要额外的内存空间。


3. 方法二:哈希表 (Hash Map) ------ 性能的飞跃

暴力法慢在哪里?慢在"寻找"。

我们在数组中寻找 target - x 时,不得不遍历整个后续数组,这需要 O(N) 的时间。如果我们能把"寻找"的时间缩短到 呢?

这就需要用到哈希表 (Hash Map)

思路与算法

我们可以把哈希表想象成一个"备忘录"。

在遍历数组时,对于每一个数 numsi

  1. 我们先算一下:为了凑齐 target,我需要哪个数?(即 need = target - nums[i])。

  2. 查备忘录 :看看之前遍历过的数字里,有没有这个 need

    • 如果就在备忘录里 :太好了,说明之前遇到过那个数,直接把它的下标拿出来,和当前的 i 一起返回。

    • 如果不在 :把当前的数 nums[i] 和它的下标 i 记入备忘录,方便后面的数字来找我匹配。

代码实现

Java

复制代码
class Solution {
    public int[] twoSum(int[] nums, int target) {
        // Key存数值,Value存下标
        HashMap<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
        
        for(int i = 0; i < nums.length; i++){
            int need = target - nums[i];
            
            // 查备忘录:看需要的那个数是否存在
            if(map.containsKey(need)){
                // 找到了!直接返回 [需要的数的下标, 当前数的下标]
                return new int[]{map.get(need), i};
            }
            
            // 没找到,把自己登记到备忘录
            map.put(nums[i], i);
        }
        return new int[0];
    }
}

复杂度分析

  • 时间复杂度:

    我们只需要遍历一次数组。在哈希表中查找元素的时间复杂度平均为 O(1)

  • 空间复杂度:

    我们需要一个哈希表来存储已经遍历过的元素,最坏情况下需要存储 N 个元素。


4. 总结与对比

特性 暴力枚举法 哈希表法
核心思想 穷举所有组合 边查边存(以空间换时间)
时间复杂度 (慢) (快)
空间复杂度 (省内存) (耗内存)
适用场景 数据量极小,内存极其受限 通用场景,追求运行速度
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