数据结构和算法

LeetCode - 两数之和(Swift)

2021-07-20  本文已影响0人  Longshihua

两数之和

给定一个整数数组 nums 和一个目标值 target,请你在该数组中找出和为目标值的那两个整数,并返回他们的数组下标。

你可以假设每种输入只会对应一个答案。但是,数组中同一个元素不能使用两遍。

示例:

给定 nums = [2, 7, 11, 15], target = 9

因为 nums[0] + nums[1] = 2 + 7 = 9

所以返回 [0, 1]

思路

1、暴力法

暴力法很简单,双重for循环,遍历每个元素 x,并查找是否存在一个值与 target - x 相等的目标元素

class Solution {
    func twoSum(_ nums: [Int], _ target: Int) -> [Int] { // 544ms 13.9MB
        for (index, value) in nums.enumerated() {
            for remainderIndex in index ..< nums.count {
                if ((value + nums[remainderIndex]) == target) && (index != remainderIndex) {
                    return [index, remainderIndex]
                }
            }
        }
        return []
    }
}

时间复杂度为 O(n^2),空间复杂度:O(1)。

2、两遍字典即哈希表

哈希表,通过以空间换取速度的方式,我们可以将查找时间从 O(n) 降低到 O(1)。

一个简单的实现使用了两次迭代。在第一次迭代中,我们将每个元素的值和它的索引添加到表中。然后,在第二次迭代中,我们将检查每个元素所对应的目标元素(target - nums[i])是否存在于表中。注意,该目标元素不能是 nums[i]本身!

func twoSum(_ nums: [Int], _ target: Int) -> [Int] { // 56ms 14.1MB
    var dict: [Int: Int] = [:]

    for (index, value) in nums.enumerated() {
        dict[value] = index
    }

    for (index, value) in nums.enumerated() {
        if let remainderIndex = dict[target - value] {
            if remainderIndex != index {
                return [index, remainderIndex]
            }
        }
    }
    return []
}

由于哈希表将查找时间缩短到 O(1) ,所以时间复杂度为 O(n),空间复杂度:O(n)

3、一遍哈希表

在进行迭代并将元素插入到表中的同时,可以检查表中是否已经存在当前元素所对应的目标元素。如果它存在,那找到了对应解,并立即将其返回。

以数组元素值作为key,存储对应的位置index

  func twoSum(_ nums: [Int], _ target: Int) -> [Int] {  // 48 ms 14 MB
        guard nums.count > 1 else { return [] }
        var indexDic: [Int: Int] = [:]
        for (index, value) in nums.enumerated() { // 遍历
            if let resetIndex = indexDic[target - value] { // 获取对应元素的位置
                return [index, resetIndex]
            }
            indexDic[value] = index
        }
        return []
    }

dic.keys来判断是否包含值

  func twoSum(_ nums: [Int], _ target: Int) -> [Int] { // 48ms 14MB
        var dic: [Int: Int] = [:]
        for (index, num) in nums.enumerated() {
            let remainder = target - num
            if (dic.keys.contains(remainder)) { // 看keys算法包含
                if let resetIndex = dic[remainder], resetIndex != index {
                    return [resetIndex, index]
                }
            }
            dic[num] = index
        }
        return []
    }

只遍历了包含有 n 个元素的列表一次,在表中进行的每次查找只花费 O(1) 的时间,空间复杂度:O(n)

参考

上一篇 下一篇

猜你喜欢

热点阅读