LeetCode每天一題之兩數之和

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首先需要一點點關於時間和空間複雜度的概念。

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。比如說乙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【也就是為乙個常數】，那麼他的空間複雜度就是o(1);

給定乙個整數陣列nums和乙個目標值target，請你在該陣列中找出和為目標值的那兩個整數，並返回他們的陣列下標。

你可以假設每種輸入只會對應乙個答案。但是，你不能重複利用這個陣列中同樣的元素【這個應該是翻譯有點問題，意思應該是target為兩個不同的數相加，不可能為一樣的數】。

示例:給定 nums = [2, 7, 11, 15], target = 9

因為 nums[0] + nums[1] = 2 + 7 = 9

所以返回 [0, 1]

class

solution
;                           return re;}}
}return
null;  }}

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：我們知道乙個數，用target去相減，得到乙個數後，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)/~~】

class

solution
for(int j=0;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
null;}}

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乙個和第二個呢？那豈不是浪費空間？這時候我們就可以先比較，後放陣列。

class

solution
;            }
map.put(nums[i],i);
}   
return
null;}}

空間複雜度

$$o(n)$$

o(n)

在leetcode提交後檢視了一下時間，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》

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