题目描述

  • 序号：1
  • 题目：两数之和
  • 难度：简单
  • 标签：数组、哈希表
题目描述

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：

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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：

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输入：nums = [3,2,4], target = 6
输出：[1,2]

示例 3：

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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(n2) 的算法吗？

题解-方法1（枚举法）

思路

  • 暴力枚举
  • 遍历数组中所有的数字，查找符合求和满足条件的值。内层循环查找的开始位置可以是外层循环位置的后一位，因为前方的值已经匹配过，无需遍历。

代码

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class Solution {
    public int[] twoSum(int[] nums, int target) {
        int len = nums.length;
        for(int i = 0; i < len; i++){
            for(int j = i+1; j < len; j++){
                if(nums[i]+nums[j] == target){
                    return new int[]{i, j};
                }
            }
        }
        return null;
    }
}
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class Solution {
public:
    vector<int> twoSum(vector<int>& nums, int target) {
        int len = nums.size();
        for (int i = 0; i < len; i++) {
            for (int j = i + 1; j < len; j++) {
                if (nums[i] + nums[j] == target) {
                    return {i, j};
                }
            }
        }
        return {};
    }
};

复杂度分析

  • 时间复杂度：$O(n^2)$
  • 空间复杂度：$O(1)$

题解-方法2（哈希表）

思路

  • 哈希表
  • 通过哈希表可以将内层时间复杂度O(n)降为O(1)。在哈希表中询问是否存在target - nums[i]的值，不存在则将当前值存入哈希表。

代码

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class Solution {
    public int[] twoSum(int[] nums, int target) {
        Map<Integer, Integer> hashTable = new HashMap<Integer, Integer>();
        for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
            if (hashTable.containsKey(target - nums[i])) {
                return new int[]{hashTable.get(target - nums[i]), i};
            }
            hashTable.put(nums[i], i);
        }
        return null;
    }
}
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class Solution {
public:
    vector<int> twoSum(vector<int>& nums, int target) {
        unordered_map<int, int> hashTable;
        for (int i = 0; i < nums.size(); i++) {
            if (hashTable.find(target - nums[i]) != hashTable.end()) {
                return {hashTable[target - nums[i]], i};
            }
            hashTable[nums[i]] = i;
        }
        return {};
    }
};

复杂度分析

  • 时间复杂度：$O(n)$
  • 空间复杂度：$O(n)$