第一次刷leetcode 的演算法題.超時了,要換方法.
題目: 兩數之和
注意題目要求
：返回[0,1] 這種形式的。
暴力法求解兩數之和
，當陣列內的元素過多時，該演算法執行超時。
給定乙個整數陣列和乙個目標值，找出陣列中和為目標值的兩個數。
deftwosum( nums, target):
l=len(nums)
foriinrange(l):
forjinrange(i+1,l):
a1=nums[i]
a2=nums[j]
ifa1+a2==target:
print([i,j])
nums=[2,7,11,15]
target=9
twosum(nums,target)
演算法分析：
演算法複雜度為 o（l×（
l-1））
= o（
l*l）
引申閱讀：演算法的複雜度
） = o（f
（n） 則 f（
n）是t（
n）的上界。
要點：空間複雜度。
通常來說，只要演算法不涉及到動態分配的空間，以及遞迴、棧所需的空間，空間複雜度通常為0(1)；
時間複雜度。
對順序執行的程式，總的時間複雜度等於其中最大的複雜度。如：
for( i = 0; i < n ; i ++)
此時的複雜度為 max（ o（
n^2),o(n) )
也即 o(n^2)
對於條件判斷語句，總的時間複雜度等於其中
時間複雜度最大的
路徑的時間複雜度 . if else 則最大複雜度為 o（
n×n）
高階題目：
void func (int n)
}假設迴圈次數為t， 則
2^t （2）（
n） ，時間複雜度為 o（
log（
n） 預設以
2為底。
方法二:
#思路#將 target - nums[i] 作為key ，和下標 i 作為 value存到字典p當中.
#如果在nums【i】 裡發現和
字典p裡的 key 相同的值,則返回字典的 p[nums[i]],
建立了乙個新的字典p 雜湊演算法 時間複雜度 o（
n）classsolution:
deftwosum(self, nums, target):
p=
foriinrange(len(nums)):
ifnums[i]inp:
return[p[nums[i]], i]
else:
p[target-nums[i]]=i
if__name__=='__main__':
nums=[2,7,11,15]
target=9
so=solution()
print(so.twosum(nums,target))
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