两数之和:寻找目标值的两个元素

两数之和:寻找目标值的两个元素

问题描述

LeetCode 1.
给定一个整数数组 nums 和一个整数目标值 target,需要在该数组中找出和为目标值 target 的两个整数,并返回它们的数组下标。要求:

  • 每种输入只会对应一个答案。
  • 数组中同一个元素在答案里不能重复出现。
  • 可以按任意顺序返回答案。

解决思路

为了解决这个问题,可以使用哈希表(字典)来存储数组元素及其对应的索引。具体解决步骤如下:

  1. 创建一个空的哈希表 hash,用于存储数组元素和它们的索引。

  2. 遍历数组 nums,对于每个元素 nums[i],计算目标值与 nums[i] 的差值 tmp = target - nums[i]

  3. 检查差值 tmp 是否在哈希表中。如果存在,说明找到了一对元素的和等于 target,返回它们的索引。

  4. 如果差值 tmp 不在哈希表中,将当前元素 nums[i] 添加到哈希表中,键为元素值,值为索引。

  5. 如果遍历完成后仍未找到满足条件的元素,返回一个空列表。

代码实现

下面是使用Python编写的代码,实现了上述解决思路,并添加了注释以解释每个步骤:

class Solution:def twoSum(self, nums, target):# 获取数组的长度n = len(nums)# 创建一个哈希表,用于存储数组元素和它们的索引hash = {}# 遍历数组for i in range(n):# 计算目标值与当前元素的差值tmp = target - nums[i]# 检查差值是否在哈希表中if tmp in hash:# 如果差值存在,返回差值的索引和当前元素的索引return [hash[tmp], i]# 如果差值不在哈希表中,将当前元素添加到哈希表中hash[nums[i]] = i# 如果遍历完成后仍未找到满足条件的元素,返回一个空列表return []

时间复杂度分析

这个算法只需要一次遍历数组,对于每个元素的查找操作都可以在常数时间内完成,因此时间复杂度是 O(n),其中 n 是数组的长度。哈希表的插入和查找操作的平均时间复杂度也是 O(1)。

空间复杂度分析

这个算法需要使用一个哈希表来存储数组元素及其索引,哈希表的空间复杂度取决于数组中不同元素的数量,最坏情况下为 O(n)。因此,空间复杂度是 O(n)。

结论

两数之和问题是一个常见的编程问题,可以使用哈希表来高效地解决。这个问题的解决思路简单而有效,时间复杂度为 O(n),适用于大多数情况。希望这篇博客能够帮助你更好地理解和解决两数之和问题。

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