04.两数之和

✅ 方法一：暴力枚举（时间复杂度 O(n²)）

// 暴力法：枚举数组中每一对元素，判断是否满足两数之和为 target
class Solution {
public:vector<int> twoSum(vector<int>& nums, int target) {vector<int> ans;int size = nums.size();// 外层循环：固定第一个数 nums[i]for (int i = 0; i < size; ++i){// 内层循环：从 i+1 开始，避免重复和自身相加for (int j = i + 1; j < size; ++j){// 如果找到了两个数之和为 targetif (nums[i] + nums[j] == target){ans.push_back(i);  // 添加第一个数的下标ans.push_back(j);  // 添加第二个数的下标return ans;        // 直接返回结果}}}return ans; // 未找到时返回空数组}
};

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✅ 方法二：哈希表优化（时间复杂度 O(n)）

// 哈希表法：边遍历边查找，利用空间换时间，将查找从 O(n) 降到 O(1)
class Solution {
public:vector<int> twoSum(vector<int>& nums, int target) {unordered_map<int, int> dic; // 键为数值，值为下标for (int i = 0; i < nums.size(); ++i) {int complement = target - nums[i]; // 需要寻找的补数// 如果补数已在哈希表中，直接返回两个下标if (dic.count(complement)) {return {dic[complement], i};}// 否则将当前数及其下标加入哈希表dic[nums[i]] = i;}return {}; // 未找到时返回空数组}
};

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📌 总结对比：

方法	时间复杂度	空间复杂度	优点	缺点
暴力法	O(n²)	O(1)	简单直接	效率低，适合小数据
哈希表法	O(n)	O(n)	高效	占用额外空间

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