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領扣-1/167 兩數之和 Two Sum MD

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目錄

目錄
1-兩數之和 Two Sum
題目
方法一：暴力法
方法二：兩遍哈希表
方法三：一遍哈希表(推薦)
167-兩數之和 - 輸入有序數組
題目
本題可以使用上題任意一種解法！
兩層遍歷
兩層遍歷 + 二分法
二分查找
兩個指針相遇(推薦)

1-兩數之和 Two Sum

數組 哈希表

題目

給定一個整數數組 nums 和一個目標值 target，請你在該數組中找出和為目標值的那 兩個 整數，并返回他們的數組下標。

你可以假設每種輸入只會對應一個答案。但是，你不能重復利用這個數組中同樣的元素。

示例:

給定 nums = [2, 7, 11, 15], target = 9 因為 nums[0] + nums[1] = 2 + 7 = 9 所以返回 [0, 1]

方法聲明：

class Solution {public int[] twoSum(int[] nums, int target) {} }

方法一：暴力法

暴力法很簡單。遍歷每個元素 x，并查找是否存在一個值與 target?x 相等的目標元素。

class Solution {public int[] twoSum(int[] nums, int target) {for (int i = 0; i < nums.length; i++) {for (int j = i + 1; j < nums.length; j++) { // j 從 i + 1 開始if (nums[i] + nums[j] == target) {return new int[] { i, j };}}}throw new IllegalArgumentException("No two sum solution");} }

時間復雜度：O(n^2)， 對于每個元素，我們試圖通過遍歷數組的其余部分來尋找它所對應的目標元素，這將耗費 O(n) 的時間。因此時間復雜度為 O(n^2)
空間復雜度：O(1)

方法二：兩遍哈希表

為了對運行時間復雜度進行優化，我們需要一種更有效的方法來檢查數組中是否存在目標元素。如果存在，我們需要找出它的索引。保持數組中的每個元素與其索引相互對應的最好方法是什么？哈希表。

通過以空間換取時間的方式，我們可以將查找時間從 O(n) 降低到 O(1)。哈希表正是為此目的而構建的，它支持以 近似 恒定的時間進行快速查找。我用“近似”來描述，是因為一旦出現沖突，查找用時可能會退化到 O(n)。但只要你仔細地挑選哈希函數，在哈希表中進行查找的用時應當被攤銷為 O(1)。

一個簡單的實現使用了兩次迭代。在第一次迭代中，我們將每個元素的值和它的索引添加到表中。然后，在第二次迭代中，我們將檢查每個元素所對應的目標元素target?nums[i]是否存在于表中。注意，該目標元素不能是 nums[i] 本身！

class Solution {public int[] twoSum(int[] nums, int target) {Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>();for (int i = 0; i < nums.length; i++) {map.put(nums[i], i);}for (int i = 0; i < nums.length; i++) {int complement = target - nums[i];if (map.containsKey(complement) && map.get(complement) != i) {return new int[] { i, map.get(complement) };}}throw new IllegalArgumentException("No two sum solution");} }

時間復雜度：O(n)， 我們把包含有 n 個元素的列表遍歷兩次。由于哈希表將查找時間縮短到 O(1) ，所以時間復雜度為 O(n)。
空間復雜度：O(n)， 所需的額外空間取決于哈希表中存儲的元素數量，該表中存儲了 n 個元素。

方法三：一遍哈希表(推薦)

事實證明，我們可以一次完成。在進行迭代并將元素插入到表中的同時，我們還會回過頭來檢查表中是否已經存在當前元素所對應的目標元素。如果它存在，那我們已經找到了對應解，并立即將其返回。

class Solution {public int[] twoSum(int[] nums, int target) {Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>();for (int i = 0; i < nums.length; i++) {int complement = target - nums[i];if (map.containsKey(complement)) {return new int[] { map.get(complement), i };}map.put(nums[i], i);}throw new IllegalArgumentException("No two sum solution");} }

時間復雜度：O(n)， 我們只遍歷了包含有 n 個元素的列表一次。在表中進行的每次查找只花費 O(1) 的時間。
空間復雜度：O(n)， 所需的額外空間取決于哈希表中存儲的元素數量，該表最多需要存儲 n 個元素。

167-兩數之和 - 輸入有序數組

數組 雙指針 二分查找

題目

給定一個已按照 升序排列 的有序數組，找到兩個數使得它們相加之和等于目標數。

函數應該返回這兩個下標值index1 和 index2，其中 index1 必須小于 index2_。_

說明:

• 返回的下標值（index1 和 index2）不是從零開始的。
• 你可以假設每個輸入只對應唯一的答案，而且你不可以重復使用相同的元素。

示例:

輸入: numbers = [2, 7, 11, 15], target = 9 輸出: [1,2] 解釋: 2 與 7 之和等于目標數 9 。因此 index1 = 1, index2 = 2 。

本題可以使用上題任意一種解法！

兩層遍歷

class Solution {public int[] twoSum(int[] nums, int target) {int i = 0, j = 1;while (i < nums.length - 1) {while (j < nums.length) {if (nums[i] + nums[j] < target) {j++;} else if (nums[i] + nums[j] == target) {return new int[] { i + 1, j + 1 };} else if (nums[i] + nums[j] > target) {break;}}i++;j = i + 1;}throw new IllegalArgumentException("No two sum solution");} }

時間復雜度：O(n^2)
空間復雜度：O(1)

兩層遍歷 + 二分法

class Solution {public int[] twoSum(int[] nums, int target) {int i = 0, left, right, mid;while (i < nums.length - 1) {left = i + 1;right = nums.length;while (left < right) {mid = left + (right - left) / 2; //中間的數if (nums[i] + nums[mid] == target) {return new int[] { i + 1, mid + 1 }; //找到直接返回} else if (nums[i] + nums[mid] < target) {left = mid + 1; //直接跳過若干小數} else {right = mid; //直接跳過若干大數}}i++;}throw new IllegalArgumentException("No two sum solution");} }

時間復雜度：O(nlgn)
空間復雜度：O(1)

二分查找

class Solution {public int[] twoSum(int[] nums, int target) {int i = 0, j;while (i < nums.length - 1) {j = Arrays.binarySearch(nums, i + 1, nums.length, target - nums[i]);//從 i + 1 開始查找if (j > 0) { //說明找到了return new int[] { i + 1, j + 1 };} else { //沒找到i++;}}throw new IllegalArgumentException("No two sum solution");} }

兩個指針相遇(推薦)

我們只需要兩個指針，一個指向開頭，一個指向末尾，然后向中間遍歷；如果指向的兩個數相加正好等于target的話，直接返回兩個指針的位置即可；若小于target，左指針右移一位，若大于target，右指針左移一位。以此類推直至兩個指針相遇停止。

class Solution {public int[] twoSum(int[] nums, int target) {int left = 0, right = nums.length - 1, sum;while (left < right) {sum = nums[left] + nums[right];if (sum == target) {return new int[] { left + 1, right + 1 };} else if (sum > target) { //若大于target，右指針左移一位right--;} else { //若小于target，左指針右移一位left++;}}throw new IllegalArgumentException("No two sum solution");} }

時間復雜度：O(n)
空間復雜度：O(1)

2018-12-6

總結

以上是生活随笔為你收集整理的领扣-1/167 两数之和 Two Sum MD的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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