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题目详情
给定一个整数数组 nums 和一个目标值 target，请你在该数组中找出和为目标值 target的那 两个 整数，并返回他们的数组下标。
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。
你可以按顺序返回答案。
示例1:
输入： nums = [2, 7, 11, 15], target = 9 输出： [0, 1] 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 <= 10^4^
- -10^9^ <= nums[i] <= 10^9^
- -10^9^ <= target <= 10^9^
- 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(n^2^) 的算法吗？
题解
方法一：暴力解法
思路
枚举数组中的每一个数x，寻找数组中是否存在target - x。
因为每个x之前的数都匹配过了，不需要再重复匹配，我们只需要查找x之后是否存在target - x即可。
实现
/**
* @param {number[]} nums
* @param {number} target
* @return {number[]}
*/
var twoSum = function(nums, target) {
for (let i = 0; i < nums.length - 1; i++) {
for (let j = i + 1; j < nums.length; j++) {
if (nums[i] + nums[j] === target) {
return [i, j];
}
}
}
return [];
};
复杂度分析
- 时间复杂度：O(N^2^)，其中N是数组中的元素量。最坏的情况下数组中任意两个数都要被匹配一次。
- 空间复杂度：O(1)。
方法二：哈希表
思路
要想降低时间复杂度，哈希表可以有效地将时间复杂度从O(N)降到O(1)。
我们先创建一个哈希表，对于每个x，我们先查询哈希表中是否存在target - x，如果不存在，则将x插入到哈希表中，如果存在则返回下标。
实现
/**
* @param {number[]} nums
* @param {number} target
* @return {number[]}
*/
var twoSum = function(nums, target) {
let map = new Map();
for (let i = 0; i < nums.length; i++) {
const index = map.get(target - nums[i]);
if (typeof index !== "undefined") {
return [index, i];
}
map.set(nums[i], i);
}
return [];
};
复杂度分析
- 时间复杂度：O(N)，其中N是数组中的元素量。对于每一个元素
x，我们可以O(1)地寻找target - x。 - 空间复杂度：O(N)，其中N是数组中的元素量。主要为哈希表的开销。
