LeetCode集锦(一) - two sum

问题

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Given an array of integers, return indices of the two numbers such that they add up to a specific target. 

You may assume that each input would have exactly one solution, and you may not use the same element twice.

Example:


Given nums = [2, 7, 11, 15], target = 9,

Because nums[0] + nums[1] = 2 + 7 = 9,
return [0, 1].

翻译:

给定一个整数数组,返回两个数字的索引,使它们加起来等于一个特定的目标。

您可以假设每个输入都只有一个解决方案,并且不能两次使用相同的元素。

给定数组:[2, 7, 11, 15] ,两数和为:9

因为按顺序而言,2+7等于9,所以选择2和7对应的下标,0,1构成新数组。返回结果为[0,1]


解题思路

本题字面含义其实是求和,找寻两个数字的和为目标值,然后输出该两个数字的下标值。

换一个角度而言,我们这边有一个最终结果值–目标值,和一系列待选值–数组,如果我们在待选值中选择一个值,由目标值减去改值,就是另外需要寻找的值。这样我们就拿到全部需要的结果,需要做的只是从待选值中,查找那个差值。

解题方法

  1. 第一种解体方法,按照我们的思路来编辑,代码如下

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    for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
    int differ = target - nums[i];

    for (int m = i + 1; m < nums.length; m++) {
    if (differ == nums[m]) {
    return new int[]{i, m};
    }
    }
    }
    return new int[]{};

    时间复杂度: 该方案用了两层嵌套循环,第一层循环度为n,第二层循环度也是n-m,所以f(n)=n*(n-m)=n^2-mn;所以O(f(n))=O(n^2),即T(n)=O(n^2)

    空间复杂度: 该方案并没有使用额外度空间去存储,所以空间复杂度还是O(1);

  2. 第二种解题方法,是延伸出来,既然我们要寻找另外一个值,是否可以用map这类数据结构来方便查询呢?代码如下:

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    //先转化为hashmap
    Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>(nums.length);
    for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
    map.put(nums[i], i);
    }

    for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
    Integer integer = map.get(target - nums[i]);
    //如果是本身,就跳过
    if (integer != null && integer!=i) {
    return new int[]{i, integer};
    }
    }
    return new int[]{};

    时间复杂度: 该方案用了单层循环,两次单层循环,所以f(n)=n+n=2n;所以O(f(n))=O(2n)=O(n),即T(n)=O(n)

    空间复杂度: 该方案使用了HashMap去存储数值和索引的关系,所以是原来数组的近似2倍(这边不考虑因为数据结构而导致的开销),即为2n,所以总共的空间复杂度为O(f(n))=O(3n)=O(n),所以空间复杂度还是O(n);

  3. 第三种解题方案是针对与第二种解题优化的,第二种方案是直接把数组转化为map,所以这部分的空间开销是固定,如果我们可以一边读取,一边储存,那么是否可以更加简单呢?因为9-2=7,相对的9-7=2。所以按照这种思路,出现了第三种解题方案,代码如下:

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    Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>(nums.length);
    for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
    int differ = target - nums[i];
    Integer result = map.get(differ);
    if (null != result) {
    return new int[]{result,i };
    }
    map.put(nums[i], i);
    }
    return new int[]{};

总结

本题的大致解法如上所诉,但是可以更改的方式很多,如果输入的数组出现重复的情况,那么方法2是一个致命的错误解法,因为会把它覆盖,所以个人觉得,方法三是相对较优的一种解法。