1. 两数之和 - 力扣(LeetCode) (leetcode-cn.com)

题目

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。

示例 1:

  1. 输入:nums = [2,7,11,15], target = 9
  2. 输出:[0,1]
  3. 解释:因为 nums[0] + nums[1] == 9 ,返回 [0, 1]

示例 2:

输入:nums = [3,2,4], target = 6
输出:[1,2]

示例 3:

输入:nums = [3,3], target = 6
输出:[0,1]

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?

自己题目答案

class Solution:
    def twoSum(self, nums: List[int], target: int) -> List[int]:
        for i in range(len(nums)):
            for n in range(len(nums)):
                num = nums[n] + nums[i]
                if target == num and n != i:
                    # print(n, i)
                # target == ()and i += n:
                    return i, n

思路分析

  1. 直接暴力枚举,但是资源消耗大.
  2. 耗时长

    优化自己题目答案

    class Solution:
     def twoSum(self, nums: List[int], target: int) -> List[int]:
         for i in range(len(nums)):
             for m in range(i+1,len(nums)):
                 if nums[i] + nums[m] == target:
                     return [i,m]
    

    思路分析

  3. 不知道为什么, 这种写法比我的写法快了一倍….

  4. 以后还是注意书写规范问题吧…

    cv题目答案

    class Solution:
     def twoSum(self, nums: List[int], target: int) -> List[int]:
         dict1={}
         for i,j in enumerate(nums): # 第一遍
             dict1[target-j]=i
         for i,j in enumerate(nums): # 第二遍遍历,找到相同的元素则直接返回结果
             if j in dict1 and i!=dict1.get(j):
                 return [i,dict1.get(j)]
    

    思路分析

  5. 首先将每个数转换成序号加列表的情况

  6. 再首先进行第一轮减法,就是用目标数字减去每个元素,这时候记录所有结果的对应
  7. 然后再用这个对应id和剩下的数字进行比较,如何相同的话,那么它们的减法就是0啦
  8. 所以第二遍如果找到了和第一遍减过之后数字相同的元素,那么就是返回这个结果
  9. 即找到了对应的数字

    官方题解(最终解)

    class Solution:
     def twoSum(self, nums: List[int], target: int) -> List[int]:
         hashtable = dict()
         for i, num in enumerate(nums):
             if target - num in hashtable:
                 return [hashtable[target - num], i]
             hashtable[nums[i]] = i
         return []
    

    思路分析

  10. 对上面的算法进行了优化,即第一遍的时候就加入判断的步骤

  11. 不过两部分反了过来,将减法放在了判断的步骤
  12. 好方法!