public class LeetCode02_1 extends TestCase {

/**
* 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。
* <p>
* 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] 。
* <p>
* 示例 2:
* 输入:nums = [3,2,4], target = 6
* 输出:[1,2]
* <p>
* 示例 3:
* 输入:nums = [3,3], target = 6
* 输出:[0,1]
* <p>
* 提示:
* 2 <= nums.length <= 104
* -109 <= nums[i] <= 109
* -109 <= target <= 109
* 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?
*/

/**
* 方法一:暴力枚举
* 时间复杂度:O(N^2),其中 NN 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:O(1)
*/
public int[] twoSum(int[] nums, int target) {
for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
for (int j = i + 1; j < nums.length; j++) {
if (nums[i] + nums[j] == target) {
return new int[]{i, j};
}
}
}
return new int[0];
}

/**
* 方法二:哈希表
* 时间复杂度:O(N),其中 NN 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),其中 NN 是数组中的元素数量。主要为哈希表的开销。
*/
public int[] twoSum2(int[] nums, int target) {
HashMap<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
if (map.containsKey(target - nums[i])) {
return new int[]{i, map.get(target - nums[i])};
}else {
map.put(nums[i], i);
}
}
return new int[0];
}

public void test01() {
int[] nums1 = {2, 7, 11, 15};
int[] nums2 = {3, 2, 4};
int[] nums3 = {3, 3};
System.out.println(Arrays.toString(twoSum(nums1, 9)));
System.out.println(Arrays.toString(twoSum(nums2, 6)));
System.out.println(Arrays.toString(twoSum(nums3, 6)));
System.out.println("=====================================");
System.out.println(Arrays.toString(twoSum2(nums1, 9)));
System.out.println(Arrays.toString(twoSum2(nums2, 6)));
System.out.println(Arrays.toString(twoSum2(nums3, 6)));
}
}

  

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