【LeetCode】 两数之和 twoSum

两数之和 （简单）

题目描述

给定一个整数数组和一个目标值，找出数组中和为目标值的两个数； 你可以假设每个输入只对应一种答案，且同样的元素不能被重复利用。

例如： 给定 nums = [2，7，11，15] ，target = 9 因为 nums[0] + nums[1] = 9； 因此返回 [0,1]；

v1.0代码如下: 正数、0或重复值通过测试； 异常用例： [-1, -2, -3, -4, -5] -8; 输出 []

/**
* @param {number[]} nums
* @param {number} target
* @return {number[]}
 */
var twoSum = function(nums, target) {
    var tmp = target;
    var result = [];

    for(i=0; i < nums.length; i++){
        if(nums[i] <= tmp){
            tmp = target - nums[i];
            var last = nums.length - i - 1;
            for(j=0; j < nums.length; j++){
                if(nums[j] === tmp && j != i){
                    result.push(i,j);
                    return result;
                }
            }
        }
    }
    return result;
};

分析： 首先想到使用减法得到另一个数，因此考虑过滤掉所有小于target的值；但未考虑负数的情况。 解决方案，去掉外循环的if判断

官方解析：

上述方案属于暴力解法，遍历每个元素并查找是否有一个值与target-x相等的元素。 时间复杂度 O(n2)；空间复杂度 O(1)；

方法2 两遍哈希表

为了优化时间复杂度，需要更有效的方法来检查数组中是否存在目标元素。如果存在，需要知道其索引。保持数组中每个元素与其索引相互对应的最好方法是哈希表。

通过以空间换取速度的方式，我们可以将查找时间从 O(n)降低到 O(1)。哈希表正是为此目的而构建的，它支持以 近似 恒定的时间进行快速查找。我用“近似”来描述，是因为一旦出现冲突，查找用时可能会退化到 O(n)。但只要你仔细地挑选哈希函数，在哈希表中进行查找的用时应当被摊销为 O(1)。

算法思路： 使用两次迭代。在第一次迭代中，将每个元素的值和其索引添加到表中，在第二次迭代中，检查每个元素所对应的目标元素(target - nums[i])是否存在于表中。同时注意该元素不能是该元素本身。

Code:

/**
* 在js中没有hashTable，但是js的Object属性是基于
* hashTable实现的，因此可以有：
* var person = {};
* person[‘name‘] = "Test"
* 因此，利用该特性，封装hashTable的函数即可使用
**/
var twoSum = function(nums, target){
    var result = [];
    for(i=0; i < nums.length; i++>){
        map.add(nums[i], i);
    }

    for(i=0; i < nums.length; i++){
        var tmp = target - nums[i];
        if(map.containsKey(tmp) && map.getValue(tmp) != i){
            result.push(i);
            result.push(map.getValue(tmp));
        }
    }

}

var map = new HashTable();

var HashTable = function(){
    // HashTable 一般操作包括：
    // add(k, v); getValue(k); remove(k);
    // containsValue(v); containsKey(k);
    // getValues(); getSize(); getKeys();
    // Clear();

    var size = 0;
    var entry = new Object();
    this.add = function(k, v){
        if(!this.containsKey(k)){
            size++;
            entry[k] = v;
        }
    }

    this.getValue = function(k){
        return this.containsKey(k) ? entry[k] : null;
    }

    this.remove = function(k){
        if(this.containsKey(k) && delete entry[k]{
            size--;
        }
    }

    this.containsKey = function(k){
        return (k in entry);
    }

    this.containsValue = function(v){
        for (var prop in entry){
            if(entry[prop] == value){
                return true;
            }
        }
        return false;
    }

    this.getValues = function(){
        var values = new Array();
        for(var prop in entry){
            values.push(entry[prop]);
        }
        return values;
    }

    this.getKeys = function(){
        var keys = new Array();
        for(var prop in entry){
            keys.push(prop);
        }
        return keys;
    }

    this.getSize = function(){
        return size;
    }

    this.clear = function(){
        size = 0;
        entry = new Object();
    }
}

在上述方法中，时间复杂度为O(n);哈希表的引入使得查找元素的时间缩短到O(1)； 空间复杂度为 O(n)；

代码为js编写，因此在方案2中需要自行实现一个Hash Table

body { font-family: "Segoe WPC", "Segoe UI", "SFUIText-Light", "HelveticaNeue-Light", sans-serif, "Droid Sans Fallback"; font-size: 14px; padding: 0 12px; line-height: 22px }
#code-csp-warning { position: fixed; top: 0; right: 0; color: white; margin: 16px; text-align: center; font-size: 12px; font-family: sans-serif; background-color: #444444; cursor: pointer; padding: 6px }
#code-csp-warning:hover { text-decoration: none; background-color: #007acc }
body.scrollBeyondLastLine { margin-bottom: calc(100vh - 22px) }
body.showEditorSelection .code-line { position: relative }
body.showEditorSelection .code-active-line::before,body.showEditorSelection .code-line:hover::before { content: ""; display: block; position: absolute; top: 0; left: -12px; height: 100% }
body.showEditorSelection li.code-active-line::before,body.showEditorSelection li.code-line:hover::before { left: -30px }
.vscode-light.showEditorSelection .code-active-line::before { border-left: 3px solid rgba(0, 0, 0, 0.15) }
.vscode-light.showEditorSelection .code-line:hover::before { border-left: 3px solid rgba(0, 0, 0, 0.40) }
.vscode-dark.showEditorSelection .code-active-line::before { border-left: 3px solid rgba(255, 255, 255, 0.4) }
.vscode-dark.showEditorSelection .code-line:hover::before { border-left: 3px solid rgba(255, 255, 255, 0.60) }
.vscode-high-contrast.showEditorSelection .code-active-line::before { border-left: 3px solid rgba(255, 160, 0, 0.7) }
.vscode-high-contrast.showEditorSelection .code-line:hover::before { border-left: 3px solid rgba(255, 160, 0, 1) }
img { max-width: 100%; max-height: 100% }
a { color: #4080D0; text-decoration: none }
a:focus,input:focus,select:focus,textarea:focus { outline: 1px solid -webkit-focus-ring-color }
hr { border: 0; height: 2px; border-bottom: 2px solid }
h1 { padding-bottom: 0.3em; line-height: 1.2; border-bottom-width: 1px; border-bottom-style: solid }
h1,h2,h3 { font-weight: normal }
h1 code,h2 code,h3 code,h4 code,h5 code,h6 code { font-size: inherit; line-height: auto }
a:hover { color: #4080D0; text-decoration: underline }
table { border-collapse: collapse }
table>thead>tr>th { text-align: left; border-bottom: 1px solid }
table>thead>tr>th,table>thead>tr>td,table>tbody>tr>th,table>tbody>tr>td { padding: 5px 10px }
table>tbody>tr+tr>td { border-top: 1px solid }
blockquote { margin: 0 7px 0 5px; padding: 0 16px 0 10px; border-left: 5px solid }
code { font-family: Menlo, Monaco, Consolas, "Droid Sans Mono", "Courier New", monospace, "Droid Sans Fallback"; font-size: 14px; line-height: 19px }
body.wordWrap pre { white-space: pre-wrap }
.mac code { font-size: 12px; line-height: 18px }
pre:not(.hljs),pre.hljs code>div { padding: 16px; overflow: auto }
.vscode-light,.vscode-light pre code { color: rgb(30, 30, 30) }
.vscode-dark,.vscode-dark pre code { color: #DDD }
.vscode-high-contrast,.vscode-high-contrast pre code { color: white }
.vscode-light code { color: #A31515 }
.vscode-dark code { color: #D7BA7D }
.vscode-light pre:not(.hljs),.vscode-light code>div { background-color: rgba(220, 220, 220, 0.4) }
.vscode-dark pre:not(.hljs),.vscode-dark code>div { background-color: rgba(10, 10, 10, 0.4) }
.vscode-high-contrast pre:not(.hljs),.vscode-high-contrast code>div { background-color: rgb(0, 0, 0) }
.vscode-high-contrast h1 { border-color: rgb(0, 0, 0) }
.vscode-light table>thead>tr>th { border-color: rgba(0, 0, 0, 0.69) }
.vscode-dark table>thead>tr>th { border-color: rgba(255, 255, 255, 0.69) }
.vscode-light h1,.vscode-light hr,.vscode-light table>tbody>tr+tr>td { border-color: rgba(0, 0, 0, 0.18) }
.vscode-dark h1,.vscode-dark hr,.vscode-dark table>tbody>tr+tr>td { border-color: rgba(255, 255, 255, 0.18) }
.vscode-light blockquote,.vscode-dark blockquote { background: rgba(127, 127, 127, 0.1); border-color: rgba(0, 122, 204, 0.5) }
.vscode-high-contrast blockquote { background: transparent; border-color: #fff }
.hljs-comment,.hljs-quote { color: #8e908c }
.hljs-variable,.hljs-template-variable,.hljs-tag,.hljs-name,.hljs-selector-id,.hljs-selector-class,.hljs-regexp,.hljs-deletion { color: #c82829 }
.hljs-number,.hljs-built_in,.hljs-builtin-name,.hljs-literal,.hljs-type,.hljs-params,.hljs-meta,.hljs-link { color: #f5871f }
.hljs-attribute { color: #eab700 }
.hljs-string,.hljs-symbol,.hljs-bullet,.hljs-addition { color: #718c00 }
.hljs-title,.hljs-section { color: #4271ae }
.hljs-keyword,.hljs-selector-tag { color: #8959a8 }
.hljs { display: block; color: #4d4d4c; padding: 0.5em }
.hljs-emphasis { font-style: italic }
.hljs-strong { font-weight: bold }
body { font-family: "Meiryo", "Segoe WPC", "Segoe UI", "SFUIText-Light", "HelveticaNeue-Light", sans-serif, "Droid Sans Fallback" }
pre { background-color: #f8f8f8; border: 1px solid #cccccc; white-space: pre-wrap }
pre:not(.hljs) { padding: 23px; line-height: 19px }
blockquote { background: rgba(127, 127, 127, 0.1); border-color: rgba(0, 122, 204, 0.5) }
.emoji { height: 1.4em }
:not(pre):not(.hljs)>code { color: #C9AE75; font-size: inherit }
.page { page-break-after: always }

原文地址：https://www.cnblogs.com/DannielZhang/p/9192510.html

时间： 2024-08-25 11:13:06

【LeetCode】 两数之和 twoSum的相关文章

LeetCode——两数之和

最近在家拧三阶魔方,把初级的玩法掌握了,也就是可以还原六个面了,速度不快,但是也很兴奋.三阶魔方的初级玩法按照套路拧就可以了,每一步需要完成的任务,该步骤转动的方法基本都是固定的,而且变化也并不是特别多.只要按照套路多练习,不考虑速度的情况下还原一个三阶魔方还是很容易的. 编程入门和还原魔方其实差不多,最初也是掌握套路后反复的练习,先从一个生手变成一个熟手,然后再去提高.分享一个段子,在知乎上看到的,如下: 陈康肃公尧咨善射,当世无双,公亦以此自矜.尝射于家圃,有卖油翁释担而立,睨之,久而不去.

1. (LeetCode) 两数之和

给定一个整数数组 nums 和一个目标值 target,请你在该数组中找出和为目标值的那 两个 整数,并返回他们的数组下标. 你可以假设每种输入只会对应一个答案.但是,你不能重复利用这个数组中同样的元素. 示例: 给定 nums = [2, 7, 11, 15], target = 9 因为 nums[0] + nums[1] = 2 + 7 = 9 所以返回 [0, 1] 我的解法 public int[] twoSum(int[] nums, int target) { int i = 0;

leetCode:twoSum 两数之和 【JAVA实现】

LeetCode 两数之和 给定一个整数数组,返回两个数字的索引,使它们相加到特定目标. 您可以假设每个输入只有一个解决方案,并且您可能不会两次使用相同的元素. 更多文章查看个人博客 个人博客地址:twoSum 两数之和 [JAVA实现] 方法一 使用双重循环两两相加判断是否等于目标值 public List<String> twoSum2(int[] arr, int sum) { if (arr == null || arr.length == 0) { return new ArrayL

[LeetCode] Two Sum IV - Input is a BST 两数之和之四 - 输入是二叉搜索树

Given a Binary Search Tree and a target number, return true if there exist two elements in the BST such that their sum is equal to the given target. Example 1: Input: 5 / 3 6 / \ 2 4 7 Target = 9 Output: True Example 2: Input: 5 / 3 6 / \ 2 4 7 Targe

LeetCode 167. Two Sum II - Input array is sorted （两数之和之二 - 输入的是有序数组）

Given an array of integers that is already sorted in ascending order, find two numbers such that they add up to a specific target number. The function twoSum should return indices of the two numbers such that they add up to the target, where index1 m

leetcode刷题--两数之和（简单）

一.序言 第一次刷leetcode的题,之前从来没有刷题然后去面试的概念,直到临近秋招,或许是秋招结束的时候才有这个意识,原来面试是需要刷题的,面试问的问题都是千篇一律的,只要刷够了题就差不多了,当然你的基础也要扎实,毕竟在技术面的时候很容易露馅的. 所以奉劝各位还未毕业,在大三或大二的师弟师妹早点刷题,心里也有底气进入求职大军,毕竟大四开始刷题的话时间上有些太紧了,推荐刷题的话就是牛客和leetcode. 回归正题,这次记录的是leetcode刷的第一题--两数之和. 二.审题 审题真的很重要

LeetCode Golang实现 1. 两数之和

1. 两数之和 给定一个整数数组 nums 和一个目标值 target,请你在该数组中找出和为目标值的那 两个 整数,并返回他们的数组下标. 你可以假设每种输入只会对应一个答案.但是,你不能重复利用这个数组中同样的元素. 示例: 给定 nums = [2, 7, 11, 15], target = 9 因为 nums[0] + nums[1] = 2 + 7 = 9 所以返回 [0, 1] 方法一: 暴力法: leetCode 给出运行时间 60ms func twoSum(nums []int

LeetCode刷题：第一题 两数之和

从今天开始刷LeetCode 第一题:两数之和 题目描述: 给定一个整数数组 nums 和一个目标值 target,请你在该数组中找出和为目标值的那 两个 整数,并返回他们的数组下标. 你可以假设每种输入只会对应一个答案.但是,你不能重复利用这个数组中同样的元素. 示例: 给定 nums = [2, 7, 11, 15], target = 9 因为 nums[0] + nums[1] = 2 + 7 = 9 所以返回 [0, 1] 代码如下: 1 /** 2 * Note: The retur

[算法] LeetCode 1.两数之和

LeetCode 1.两数之和(python) 1.朴素解法 最朴素的两个for循环大法: class Solution: def twoSum(self, nums: List[int], target: int) -> List[int]: for i in range(len(nums)): for j in range(i+1,len(nums)): if nums[i] + nums[j] == target: return [i, j] 但注意,不要用enumerate函数写,会超时