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LeetCode 1. 两数之和(暴力 vs 哈希表)


题目描述

给定一个整数数组 nums 和一个整数 target,要求找出数组中和为目标值的两个数,并返回它们的下标。假设每个输入只有一种答案,且同一元素不能重复使用。

示例
输入:nums = [2,7,11,15], target = 9
输出:[0,1]
解释:nums[0] + nums[1] = 2 + 7 = 9


解题思路

两种核心解法:

  1. 暴力循环法:双重遍历所有可能的组合,找到和为 target 的两个数。
  2. 哈希表法:利用哈希表存储“补数”,将时间复杂度优化到 O(n)

方法一:暴力循环法

直接遍历数组中的每一对组合,检查它们的和是否等于 target
时间复杂度O(n²)
空间复杂度O(1)

public int[] twoSum_1(int[] nums, int target) {int[] result = new int[2];for (int i = 0; i < nums.length; i++) {for (int j = i + 1; j < nums.length; j++) {if (nums[i] + nums[j] == target) {result[0] = i;result[1] = j;return result; // 找到后立即返回}}}return result;
}

代码优化点

  • 找到答案后立即返回,减少不必要的循环。
  • 内层循环从 i+1 开始,避免重复检查 (i,j)(j,i)

缺点
当数组长度较大时(例如 n=10^4),需要循环约 5×10^7 次,性能较差。


方法二:哈希表法

核心思想:用空间换时间

  1. 遍历数组,将每个数及其索引存入哈希表。
  2. 再次遍历数组,检查 target - nums[i] 是否存在于哈希表中,并确保不是当前元素本身。

时间复杂度O(n)
空间复杂度O(n)(哈希表存储所有元素)

public int[] twoSum_2(int[] nums, int target) {HashMap<Integer, Integer> map = new HashMap<>();// 第一次遍历:存储所有元素及其索引for (int i = 0; i < nums.length; i++) {map.put(nums[i], i);}// 第二次遍历:查找补数for (int i = 0; i < nums.length; i++) {int temp = target - nums[i];if (map.containsKey(temp) && map.get(temp) != i) {return new int[]{i, map.get(temp)}; // 直接返回结果}}return new int[2];
}

关键点解释

  • 补数:即 temp = target - nums[i],若 temp 存在于哈希表中,则说明找到答案。
  • 避免重复使用同一元素:通过 map.get(temp) != i 确保两个下标不同。
  • 哈希表的覆盖问题:若数组中有重复元素(如 nums = [3,3]),后一个元素的索引会覆盖前一个。但由于题目保证只有一个答案,覆盖不影响结果正确性。

示例分析(以 nums = [3,3], target = 6 为例):

  1. 第一次遍历后,哈希表存储为 {3 → 1}(后面的 3 覆盖了前面的 3)。
  2. 第二次遍历时,i=0,计算 temp = 6-3=3,哈希表中存在且 map.get(3)=1 ≠ 0,返回 [0,1]

哈希表法的优化

可以合并两次遍历为一个循环,边存边查:

public int[] twoSum_2_optimized(int[] nums, int target) {HashMap<Integer, Integer> map = new HashMap<>();for (int i = 0; i < nums.length; i++) {int temp = target - nums[i];if (map.containsKey(temp)) {return new int[]{map.get(temp), i};}map.put(nums[i], i); // 先查后存,避免同一元素被重复使用}return new int[2];
}

优势

  • 只需一次遍历,可能在未填充完哈希表时就找到答案。
  • 解决元素覆盖问题(例如 nums = [3,2,3], target = 6,先存 3→0,后面遇到 3 时直接返回)。

总结

方法时间复杂度空间复杂度适用场景
暴力循环法O(n²)O(1)数据量小或面试中快速实现
哈希表法O(n)O(n)数据量大,追求高效

推荐使用哈希表法,尤其在处理大规模数据时,性能优势明显。在实际面试中,可以先写出暴力解法,再优化为哈希表法,展示对时间复杂度的敏感度。

力扣通过截图

暴力循环

在这里插入图片描述

哈希法

在这里插入图片描述

http://www.dtcms.com/wzjs/337592.html

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