Leetcode刷题实战（一）

Leetcode不需要过多介绍了，今天一边开始刷题一边开始总结：

官网链接如下：https://leetcode.com/problemset/all/

题1描述：

1

Two Sum

38.80%

Easy

Given an array of integers, return indices of the two numbers such that they add up to a specific target.

You may assume that each input would have exactly one solution, and you may not use the same element twice.

Example:

Given nums = [2, 7, 11, 15], target = 9,

Because nums[0] + nums[1] = 2 + 7 = 9,
return [0, 1].

C语言解法一：

/**
 * Note: The returned array must be malloced, assume caller calls free().
 */
int* twoSum(int* nums, int numsSize, int target) 
{
    int i, j;
    int *p = (int *)malloc(2*sizeof(int));
   
    for(i=0; i<numsSize-1; i++)
    {
        for(j=i+1; j<numsSize; j++)
        {
            if( (*(nums+i) + (*(nums+j))) == target)
            {
                p[0] = i;
                p[1] = j;           
            }
        }
    }   
    
    return p;
}

递交结果：

复杂度分析：

时间复杂度：O(n^2)，空间复杂度O(1).

解法2：

为了改善运行时间的复杂度，我们需要一种更有效的方法来检查数组中是否存在相对应的数。 如果存在，我们需要查找其索引。 维护数组中每个元素到其索引的映射的最佳方法是什么？ 哈希表。

我们通过交换空间来减少从O（n）到O（1）的查找时间。 哈希表就是为此目的而构建的，它支持在接近恒定的时间内快速查找。 我说“接近”，因为如果发生碰撞，查找可能会退化为O（n）时间。 但是只要仔细选择哈希函数，查找哈希表就应该分摊O（1）时间。

一个简单的实现使用两次迭代。 在第一次迭代中，我们将每个元素的值及其索引添加到表中。 然后，在第二次迭代中，我们检查表中是否存在每个元素的补码（target-nums ）。 请注意，补充不能是nums [i]本身！

class Solution {
    public int[] twoSum(int[] nums, int target) {
    Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
    for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
        int complement = target - nums[i];
        if (map.containsKey(complement)) {
            return new int[] { map.get(complement), i };
        }
        map.put(nums[i], i);
    }
    throw new IllegalArgumentException("No two sum solution");
}
}

递交结果：

复杂度分析：

时间复杂度：O(n)，空间复杂度O(n).