本文主要是介绍leecode - 1.两数之和,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!
__author__ = 'kangpc'
__date__ = '2021-7-20 0:42'
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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]
"""
# 第一反应就是下面这种做法,第一个for控制基准数的索引(第一个num),另一个for控制基准数右边的数的索引(第二个num)
# 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]
时间复杂度是O(n^2),其中 N 是数组中的元素数量。最坏情况下数组中任意两个数都要被匹配一次。
空间复杂度是O(1).
执行用时:3264 ms
内存消耗:15.1 MB
# 另一种做法是用字典
class Solution:
def twoSum(self, nums, target):
"""
:type nums: List[int]
:type target: int
:rtype: List[int]
"""
d = {}
for index, num in enumerate(nums):
another_num = target - num
if another_num in d:
return [d[another_num], index]
d[num] = index
return None
nums = [11,15,2,7]
s = Solution()
print(s.twoSum(nums,9))
时间复杂度: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)O(1) 地寻找 target - x。
空间复杂度:O(N)O(N),其中 N 是数组中的元素数量。主要为哈希表的开销
执行用时:32 ms
内存消耗:15.8 MB
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