【刷题之路 | Java & Python】两数之和(暴力枚举 & 哈希表)
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一、说在前面
刷题是一件日积月累的事情,我们在刷题中要保持良好习惯,让每一道题发挥最大作用!以下是 某 ACM🥇金牌选手所建议的刷题方式,觉得很不错,给大家参考一下
如何正确的做一道题
从简入手: 先从简单暴力(时间复杂度高)的方法入手。
优化: 思考如何在第一步的基础上,如何优化算法,降低时间复杂度。
构思代码: 有了以上两步,我们此时应该已经有了一个正确的想法,此时我们应该构思代码,有那几部分,每部分实现什么功能,代码怎么写。而不是直接闷头去写代码,没想清楚直接去写代码,会导致写了一半发现思路不对,写的代码都是错误的。
写代码: 实现第三步代码。
(Debug): 如果我们的题目没有通过测试,应该检查代码是不是有 bug、思路对不对等。
总结与反思: 题目通过了,我们应该总结一下这道题考察的知识点、切入的角度、同类型的题目等,同时思考有没有更优的办法。
做到以上几点,一道题学习的就很透了,遇到同类型的题目可以举一反三啦。
数组 &双指针章节
二、两数之和
和hello world
一样经典的刷题入门第一题 —— 两数之和
原题如下:
给定一个整 数数组 nums 和一个整数目标值 target,请你在该数组中找出 和为目标值 target 的那 两个 整数,并>返回它们的数组下标。
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。
你可以按任意顺序返回答案。
示例 1:
示例 2:
示例 3:
提示:
进阶:你可以想出一个时间复杂度小于 O(n2) 的算法吗?
思路历程:
2.1、暴力枚举
按照解题思路,暴力枚举,这里选择快速排序法,快速筛选
2.1.1 python 实现
代码:
2.1.2 java 实现
代码:
可以看出java
作为编译性语言还是要比 python 运行速度快很多,不过使用内存消耗更多一点
时间复杂度为 O(n2)
空间复杂度:O(1)
3.1 哈希表(Hash table)
我们适用哈希表对其优化,我们先简单讲讲哈希表的原理
数组的特点是:寻址容易,插入和删除困难;
而链表的特点是:寻址困难,插入和删除容易。
我们把两者结合起来,便是哈希表,
哈希表的底层实际上是基于数组来存储的,当插入键值对时,并不是直接插入该数组中,而是通过对键进行
Hash
运算得到Hash
值,然后和数组容量取模,得到在数组中的位置后再插入(不害怕多个重复数字,使用链表把多个数字都压缩在同一个值上)。取值时,先对指定的键求Hash
值,再和容量取模得到底层数组中对应的位置,如果指定的键值与存贮的键相匹配,则返回该键值对,如果不匹配,则表示哈希表中没有对应的键值对。这样做的好处是在查找、插入、删除等操作可以做到O(1)
,最坏的情况是O( n )
,当然这种是最极端的情况,极少遇到。
哈希表实现原理很多,不管哪门语言,实现一个 HashMap 的过程均可分为三大步骤:
实现一个 Hash 函数
合理解决 Hash 冲突
实现 HashMap 的操作方法
我们这里不深揪算法,大概了解即可,python
的dict
便是哈希表算法
,我们直接使用即可。
3.1.1 python 实现
代码:
与之前相比执行速度快了十倍, 内存消耗多了一点
时间复杂度: O(n)
空间复杂度: O(1)
这里提一点比较秒的地方,因为有一种情况是比较特殊的
这个时候如果正常遍历所有数,会有可能添加到
3
,因为 6 - 3 = 3 在nums
里面,即自己和自己相加了。解决办法: 错开索引,在当前索引在字典创建对应值,跳过本次循环到下一个值判断。
3.1.2 Java 实现
与之前暴力枚举同样快速十倍,内存消耗没有变化
<font size=4>到这里我们已经成功踏出我们刷题的第一步啦🎉🎉🎉
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