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))); } }
标签:target,nums,int,System,算法,println,LeetCode,两数,out From: https://www.cnblogs.com/sueyyyy/p/16773983.html