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本篇內容介紹了“LeetCode實現兩數求和”的有關知識,在實際案例的操作過程中,不少人都會遇到這樣的困境,接下來就讓小編帶領大家學習一下如何處理這些情況吧!希望大家仔細閱讀,能夠學有所成!
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:
<pre><code> 給定 nums = [2, 7, 11, 15], target = 9 因為 nums[0] + nums[1] = 2 + 7 = 9 所以返回 [0, 1] </code></pre>
最容易想到的就是暴力法,使用兩個遍歷,查找兩數之和是否為target
。流程如下:
使用i
來遍歷數組每個元素
在i
的每一個循環中,使用j
從i + 1
開始遍歷
判斷i
和j
對應的值的和是否為target
func twoSum(nums []int, target int) []int { for i := 0; i < len(nums); i ++ { for j := i + 1; j < len(nums); j ++{ if nums[i] + nums[j] == target{ return []int{i,j} } } } return []int{} }
時間復雜度: O(n^2)。一共有兩次循環,每次循環的事件復雜度是O(n)。總的復雜度為O(n^2)。
空間復雜度: O(1)。
該解法中會借助一個哈希表。在遍歷數組時,會將當前元素添加到哈希表中。并且會檢查哈希表中是否已經存在當前元素所對應的目標元素。如果存在就返回。
func twoSum2(nums []int, target int) []int { m := make(map[int]int) for i := 0; i < len(nums); i ++ { if index, exists := m[target - nums[i]]; exists { return []int{i,index} } m[nums[i]] = i } return []int{} }
時間復雜度:O(n)。我們只遍歷了一次數組。
空間復雜度:O(n)。使用了哈希表,需要額外的空間。取決于哈希表中存儲的元素數量,該表最多需要存儲O(n)個元素。
“LeetCode實現兩數求和”的內容就介紹到這里了,感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業相關的知識可以關注億速云網站,小編將為大家輸出更多高質量的實用文章!
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