1. 两数之和
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 <= 10
4-10
9<= nums[i] <= 10
9-10
9<= target <= 10
9- 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(n
2)
的算法吗?
解题方法—C语言
/**
* Note: The returned array must be malloced, assume caller calls free().
*/
//最蠢的办法,暴力输出
//根据提醒的target是目标数值,一个数组nums,numsSize是数组的大小,returnSize是如果有目标数则返回2,如果没有则返回0
int* twoSum(int* nums, int numsSize, int target, int* returnSize) {
int* ret = (int*)malloc(sizeof(int)*2); //创立空间用于存储目标数值
for(int i = 0;i<numsSize-1;i++)
for(int j = i+1;j<numsSize;j++)
if(nums[i]+nums[j]==target){
ret[0] = i;
ret[1] = j;
*returnSize = 2;
return ret;
}
*returnSize = 0;
return NULL;
}
解题方法—cpp
class Solution {
public:
vector<int> twoSum(vector<int>& nums, int target) {
int len = nums.size();//数组的大小
for(int i = 0;i< len-1;i++)
for(int j = i+1;j<len;j++)
if(nums[i]+nums[j]==target){
return {i,j}; //返回相应的数值
}
return {};//返回空
}
};
非暴力的解法
哈希表
C语言的并不好理解,涉及的东西有点多,
//被这个结构吓了一跳,c没有相应的函数还是太繁琐。
struct hashTable {
int key;
int val;
UT_hash_handle hh; //哈希表的句柄
};
struct hashTable* hashtable; //哈希表的指针,用于存储键对值
// 在哈希表中查找键为 ikey 的元素,并返回指向该元素的指针
struct hashTable* find(int ikey) {
struct hashTable* tmp;
HASH_FIND_INT(hashtable, &ikey, tmp);// 使用宏 HASH_FIND_INT 在哈希表中查找元素
return tmp;
}
// 向哈希表中插入键值对 (ikey, ival)
void insert(int ikey, int ival) {
struct hashTable* it = find(ikey);// 查找键为 ikey 的元素
if (it == NULL) {
struct hashTable* tmp = malloc(sizeof(struct hashTable));// 如果不存在,创建一个新节点
tmp->key = ikey, tmp->val = ival;// 设置键值对的值
HASH_ADD_INT(hashtable, key, tmp); // 使用宏 HASH_ADD_INT 向哈希表中添加元素
} else {
it->val = ival; // 如果存在,更新值
}
}
// 在数组 nums 中找到两个数之和等于 target 的索引,并返回这两个索引构成的数组
int* twoSum(int* nums, int numsSize, int target, int* returnSize) {
hashtable = NULL;// 初始化哈希表
for (int i = 0; i < numsSize; i++) {
struct hashTable* it = find(target - nums[i]);// 在哈希表中查找与当前元素相加等于 target 的元素
if (it != NULL) {// 如果找到了
int* ret = malloc(sizeof(int) * 2);// 创建一个数组用于存储结果
ret[0] = it->val, ret[1] = i;// 存储找到的两个索引
*returnSize = 2; // 设置返回数组的大小
return ret;// 返回结果数组
}
insert(nums[i], i);
}
*returnSize = 0; // 如果找不到,返回空数组
return NULL;
}
cpp实现貌似眉清目秀
// 使用哈希表存储已经遍历过的数字及其索引,以便快速查找目标值与当前值的差值是否在数组中存在
class Solution {
public:
vector<int> twoSum(vector<int>& nums, int target) {
unordered_map<int, int> hashtable; // 哈希表,键为数组元素值,值为数组元素索引
for (int i = 0; i < nums.size(); ++i) { // 遍历数组
auto it = hashtable.find(target - nums[i]); // 在哈希表中查找目标值与当前值的差值是否存在
if (it != hashtable.end()) { // 如果差值存在
return {it->second, i}; // 返回差值对应的索引和当前值的索引
}
hashtable[nums[i]] = i; // 将当前值及其索引存入哈希表
}
return {}; // 如果不存在符合条件的索引对,返回空数组
}
};
复杂度分析
时间复杂度:O(N)O(N)O(N),其中 N 是数组中的元素数量。对于每一个元素 x,我们可以 O(1)地寻找 target - x。
空间复杂度:O(N),其中 N是数组中的元素数量。主要为哈希表的开销。