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【Leetcode之路 | Java & Python】两数之和(暴力枚举&哈希表)

【Leetcode之路 | Java & Python】两数之和(暴力枚举&哈希表)

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👨‍💻 作者简介:CSDN内容合伙人,两力枚全栈领域优质创作者。和暴哈希

文章目录

  • 一、两力枚说在前面
  • 二、和暴哈希两数之和
    • 2.1、两力枚暴力枚举
      • 2.1.1 python实现
      • 2.1.2 java实现
    • 3.1 哈希表(Hash table)
      • 3.1.1 python实现
      • 3.1.2 Java实现

一、和暴哈希说在前面

刷题是两力枚一件日积月累的事情,我们在刷题中要保持良好习惯,和暴哈希让每一道题发挥最大作用!两力枚以下是和暴哈希 某ACM🥇金牌选手所建议的刷题方式,觉得很不错,两力枚给大家参考一下

如何正确的做一道题

  1. 从简入手: 先从简单暴力(时间复杂度高)的方法入手。
  2. 优化: 思考如何在第一步的和暴哈希基础上,如何优化算法,两力枚降低时间复杂度。和暴哈希
  3. 构思代码: 有了以上两步,两力枚我们此时应该已经有了一个正确的想法,此时我们应该构思代码,有那几部分,每部分实现什么功能,代码怎么写。而不是直接闷头去写代码,没想清楚直接去写代码,会导致写了一半发现思路不对,写的代码都是错误的。
  4. 写代码: 实现第三步代码。
  5. (Debug): 如果我们的题目没有通过测试,应该检查代码是不是有bug、思路对不对等。
  6. 总结与反思: 题目通过了,我们应该总结一下这道题考察的知识点、切入的角度、同类型的题目等,同时思考有没有更优的办法。

做到以上几点,一道题学习的就很透了,遇到同类型的题目可以举一反三啦。

数组&双指针章节

二、两数之和

hello world一样经典的刷题入门第一题 —— 两数之和

原题如下:

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。

你可以假设每种输入只会对应一个答案。但是,数组中同一个元素在答案里不能重复出现。

你可以按任意顺序返回答案。

示例 1:

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] 。

示例 2:

输入:nums = [3,2,4], target = 6输出:[1,2]

示例 3:

输入:nums = [3,3], target = 6输出:[0,1]

提示:

2 <= nums.length <= 104-109 <= nums[i] <= 109-109 <= target <= 109只会存在一个有效答案

进阶:你可以想出一个时间复杂度小于 O(n2) 的算法吗?

思路历程:

2.1、暴力枚举

按照解题思路,暴力枚举,这里选择快速排序法,快速筛选

2.1.1 python实现

代码:

class Solution:    def twoSum(self, nums: List[int], target: int) ->List[int]:        result = []        for i in range(len(nums)):            for j in range(i+1,len(nums)):                if target == nums[i] + nums[j]:                    result.append(i)                    result.append(j)        return result

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2.1.2 java实现

代码:

class Solution {     public int[] twoSum(int[] nums, int target) {         Listresult = new ArrayList();        for(int i=0;i

可以看出java作为编译性语言还是要比python运行速度快很多,不过使用内存消耗更多一点
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时间复杂度为O(n2)
空间复杂度O(1)

3.1 哈希表(Hash table)

我们适用哈希表对其优化,我们先简单讲讲哈希表的原理

  • 数组的特点是:寻址容易,插入和删除困难;
  • 而链表的特点是:寻址困难,插入和删除容易。

我们把两者结合起来,便是哈希表

哈希表的底层实际上是基于数组来存储的,当插入键值对时,并不是直接插入该数组中,而是通过对键进行Hash运算得到Hash值,然后和数组容量取模,得到在数组中的位置后再插入(不害怕多个重复数字,使用链表把多个数字都压缩在同一个值上)。取值时,先对指定的键求Hash值,再和容量取模得到底层数组中对应的位置,如果指定的键值与存贮的键相匹配,则返回该键值对,如果不匹配,则表示哈希表中没有对应的键值对。这样做的好处是在查找、插入、删除等操作可以做到O(1),最坏的情况是O( n ),当然这种是最极端的情况,极少遇到。

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哈希表实现原理很多,不管哪门语言,实现一个HashMap的过程均可分为三大步骤:

  1. 实现一个Hash函数
  2. 合理解决Hash冲突
  3. 实现HashMap的操作方法

我们这里不深揪算法,大概了解即可,pythondict便是哈希表算法,我们直接使用即可。

3.1.1 python实现

代码:

class Solution:    def twoSum(self, nums: List[int], target: int) ->List[int]:        result = []        Hashmap = dict()        for i,num in enumerate(nums):            if target - num  in Hashmap:                result.append(Hashmap[target - num])                result.append(i)            Hashmap[nums[i]] = i # 默认会把本次数值省略        return result

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与之前相比执行速度快了十倍, 内存消耗多了一点

时间复杂度O(n)
空间复杂度: O(1)

这里提一点比较秒的地方,因为有一种情况是比较特殊的

输入:[3,2,4]6

这个时候如果正常遍历所有数,会有可能添加到3,因为 6 - 3 = 3 在nums里面,即自己和自己相加了。解决办法:错开索引,在当前索引在字典创建对应值,跳过本次循环到下一个值判断。

3.1.2 Java实现

class Solution {     public int[] twoSum(int[] nums, int target) {         Maphashmap = new HashMap();        Listresult = new ArrayList();        for(int i=0;i < nums.length;i++){             if (hashmap.containsKey(target - nums[i])){                 return new int[]{ hashmap.get(target - nums[i]),i};            }            hashmap.put(nums[i],i);        }        return new int[0];    }}

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与之前暴力枚举同样快速十倍,内存消耗没有变化


到这里我们已经成功踏出我们刷题的第一步啦🎉🎉🎉

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