LeetCode每天一題之兩數之和

摘要： 這個LeetCode刷題系列的部落格權當是為自己記一下筆記吧。部落格系列會從LeetCode的第一題開始刷，同時會從零開始學習【因為我就是零/(ㄒoㄒ)/~~】。同時，如果有寫錯的地方，希望大佬們在評論區指正。 LeetCode 官網 LeetCode第一題 首先需要一點點關於...

這個LeetCode刷題系列的部落格權當是為自己記一下筆記吧。部落格系列會從LeetCode的第一題開始刷，同時會從零開始學習【因為我就是零/(ㄒoㄒ)/~~】。同時，如果有寫錯的地方，希望大佬們在評論區指正。

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LeetCode第一題

首先需要一點點關於時間和空間複雜度的概念。

時間複雜度

首先先簡單地說一下時間複雜度：時間複雜度使用大O字母表示，不包括函式的首項和低階項，跟 n 有關。比如說一個程式的執行次數如下：

執行次數	時間複雜度O()
9999	O(1)
3n+9	O(n)
$$3n^2+2n+5$$	$$O(n^2)$$

其中常數項執行的時間複雜度都是O(1)【無論執行次數是多麼大】。

空間複雜度

空間複雜度也就是這個演算法臨時需要的儲存單元。如果空間不隨n變化【也就是為一個常數】，那麼他的空間複雜度就是O(1);

題目如下

解題方法一

方法一很簡單，拿前面的數跟後面所有的數進行比較，程式碼如下所示：

class Solution {
public int[] twoSum(int[] nums, int target) {
for(int i =0;i<nums.length-1;i++){
for(int j =i+1;j<nums.length;j++){
if(nums[i]+nums[j] == target){
int[] re = {i,j};
return re;
}
}
}
return null;
}
}

那麼在這題中，時間複雜度：第一個for迴圈n次，第二個for迴圈n-1次

所以，時間和空間的複雜度很簡單的知道：

時間複雜度	空間複雜度
$$O(n^2)$$	O(1)

思考一下，如果我們可以這樣做：我們知道一個數，用target去相減，得到一個數後，再去判斷這個是否存在，如果存在則返回，這樣就可以減少時間複雜度到O(n)了，這時候神奇的HashMap就出現了。（ps:HashMap進行元素的查詢時間複雜度是o(1)）【這個方法當然，emm不是我想到的/(ㄒoㄒ)/~~】

解題方法二：使用HashMap（一）

class Solution {
public int[] twoSum(int[] nums, int target) {
Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
for(int i=0;i<nums.length;i++){
// 將陣列元素做為key，便於查詢
map.put(nums[i],i);
}
for(int j=0;j<nums.length;j++){
// 獲得相減數
int com = target - nums[j];
// 假如存在，則比較是否重複
if(map.containsKey(com) && map.get(com) != j){
return new int[]{j,map.get(com)};
}
}
return null;
}
}

時間複雜度是O(n)，空間複雜度是O(n),因為是用了HashMap去儲存元素。

時間複雜度	空間複雜度
$$O(n)$$	O(n)

本來以為這樣很牛逼了，但是現在發現還有更牛逼的操作

在上面的操作中，我們是使用HashMap儲存所有陣列，但是如果結果就在第一個和第二個呢？那豈不是浪費空間？這時候我們就可以先比較，後放陣列。

解題方法二：使用HashMap（二）

class Solution {
public int[] twoSum(int[] nums, int target) {
Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
for(int i=0;i<nums.length;i++){
int com = target - nums[i];
if(map.containsKey(com)){
return new int[]{map.get(com),i};
}
map.put(nums[i],i);
}
return null;
}
}

時間複雜度	空間複雜度
$$O(n)$$	O(n)

在LeetCode提交後查看了一下時間，後面兩種速度大約比第一種快了3倍。

以後我還是老老實實刷題吧。

謹守本心，做到極致 ——《將夜》