《画解算法》1.两数之和【python实现】
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?給定一個整數(shù)數(shù)組?nums?和一個整數(shù)目標值?target，請你在該數(shù)組中找出?和為目標值?target? 的那?兩個?整數(shù)，并返回它們的數(shù)組下標。
你可以假設每種輸入只會對應一個答案。但是，數(shù)組中同一個元素在答案里不能重復出現(xiàn)。
你可以按任意順序返回答案。
示例 1：
輸入：nums = [2,7,11,15], target = 9 輸出：[0,1] 解釋：因為 nums[0] + nums[1] == 9 ，返回 [0, 1] 。示例 2：
輸入：nums = [3,2,4], target = 6 輸出：[1,2]示例 3：
輸入：nums = [3,3], target = 6 輸出：[0,1]?
1.暴力求解
兩層循環(huán)，外層循環(huán)枚舉（或稱作選中一個標桿），內(nèi)層循環(huán)從枚舉值之后開始遍歷，計算兩數(shù)的和是否等于target。如果找到了兩個數(shù)，那么返回這兩個數(shù)的下標。
for(int i = 0; i < n - 1; ++i) {for(int j = i + 1; j < n; ++j ) {if nums[i] + nums[j] == target...} }
暴力求解的算法時間復雜度為指數(shù)級，也就是O(n^2)
分析暴力求解，我們發(fā)現(xiàn)存在重復搜索的情況，也就是對數(shù)組中的部分數(shù)據(jù)搜索了多次。那如何只對數(shù)組中的數(shù)據(jù)搜索1次（或常數(shù)級），然后求解呢？
我們知道，尋找一個數(shù)是否存在，最快的方法是通過hash表，在O(1)的時間復雜度之內(nèi)就可以判斷是否存在某個數(shù)。
2.哈希表求解
可對數(shù)組遍歷一次，然后將數(shù)據(jù)存入hash表，然后再遍歷一次數(shù)組，查找 target - currentdata 是否存在hash表中，如果存在，那么我們就尋找到了兩個數(shù)。 題目要求我們返回數(shù)組的下標，那么我們的hash表的key是數(shù)組元素的值，value是下標。
這種方法在最壞的情況下，對數(shù)組遍歷了2次，也就是算法的時間復雜度是O(2n)，去掉前導系數(shù)是O(n)，雖然是相比暴力求解，算法的時間復雜度降低了，但是還有優(yōu)化的空間。
在遍歷數(shù)組并將數(shù)據(jù)放入hash表的同時，我們也可以find(target - currentdata)是否存在，如果存在那么就找到了滿足條件的兩個數(shù)。
find(9-4), 存在那返回這兩個數(shù)的下標，如果不存在，那么將 4 放入hash表。
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find(9-6), 存在那返回這兩個數(shù)的下標，如果不存在，那么將 6 放入hash表。
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在遍歷到元素5的時候，我們find(9-5)，找到了這兩個數(shù)。
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動畫演示下這個過程
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代碼實現(xiàn)
class Solution:def twoSum(self, nums: List[int], target: int) -> List[int]:hashtable = dict()for i, num in enumerate(nums):# ② map中查找是否有 target - curvalue的數(shù)據(jù)if target - num in hashtable:return [hashtable[target - num], i]# ① 數(shù)組中的每個數(shù)放入map中hashtable[nums[i]] = ireturn []熱門專欄推薦：
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總結(jié)
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