沉寂了很长时间,也悟出了很多的道理,写作是一种业余的爱好,是一种自己以后学习的工具,是对自己过往的经验积累的佐证,是检验自己理解深入度的方法。在前面的模块之中,我们已经将基本的编程知识、数据结构、设计模式、应用框架、各种优化烂熟于心了,对程序开发有了一定的理解,但是编程的功力是一种水磨的功夫,需要问题,也需要思考,最重要的是需要自己用心的去打出代码,在这个过程中经验、技巧、熟练度、思考力都是非常重要的,因此我们通过LeetCode上的一些题目来锻炼一下这方面的能力。
其实从问题我们就可以看出,这是类似于helloworld的一个题目,比较简单,借以引导我们从不同的角度使用不同的方法去解决问题。最简单的想法就是暴力破解方法,通过穷举所有的情况来解决问题,但是代价是时间复杂度O(n~2),空间复杂度O(1)。那么有没有其他方法呢,于是我们想到了hash表的方法,用空间换时间,通过一次遍历就能找到所有的可能结果。
通过暴力算法来解决:
- 1 public int[] twoSum(int[] nums, int target) {
- 2 for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
- 3 for (int j = i + 1; j < nums.length; j++) {
- 4 if (nums[j] == target - nums[i]) {
- 5 return new int[] { i, j };
- 6 }
- 7 }
- 8 }
- 9 throw new IllegalArgumentException("No two sum solution");
- 10 }
通过hash算法来解决,又分为两次for循环和一次for循环:
- public int[] twoSum(int[] nums, int target) {
- Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
- for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
- map.put(nums[i], i);
- }
- for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
- int complement = target - nums[i];
- if (map.containsKey(complement) && map.get(complement) != i) {
- return new int[] { i, map.get(complement) };
- }
- }
- throw new IllegalArgumentException("No two sum solution");
- }
- 1 public int[] twoSum(int[] nums, int target) {
- 2 Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
- 3 for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
- 4 int complement = target - nums[i];
- 5 if (map.containsKey(complement)) {
- 6 return new int[] { map.get(complement), i };
- 7 }
- 8 map.put(nums[i], i);
- 9 }
- 10 throw new IllegalArgumentException("No two sum solution");
- 11 }
来看看我们的算法:
- 1 import java.util.Arrays;
- 2
- 3 public class Solution {
- 4 private static class Node implements Comparable<Node> {
- 5 int val;
- 6 int idx;
- 7
- 8 public Node() {
- 9 }
- 10
- 11 public Node(int val, int idx) {
- 12 this.val = val;
- 13 this.idx = idx;
- 14 }
- 15
- 16 @Override
- 17 public int compareTo(Node o) {
- 18 if (o == null) {
- 19 return -1;
- 20 }
- 21 return this.val - o.val;
- 22 }
- 23 }
- 24
- 25
- 26 /**
- 27 * 题目大意
- 28 * 给定一个整数数组,找出其中两个数满足相加等于你指定的目标数字。
- 29 * 要求:这个函数twoSum必须要返回能够相加等于目标数字的两个数的索引,且index1必须要小于index2。
- 30 * 请注意一点,你返回的结果(包括index1和index2)都不是基于0开始的。你可以假设每一个输入肯定只有一个结果。
- 31 *
- 32 * 解题思路
- 33 * 创建一个辅助类数组,对辅助类进行排序,使用两个指针,开始时分别指向数组的两端,看这两个下标对应的值是否
- 34 * 等于目标值,如果等于就从辅助类中找出记录的下标,构造好返回结果,返回。如果大于就让右边的下标向左移,
- 35 * 进入下一次匹配,如果小于就让左边的下标向右移动,进入下一次匹配,直到所有的数据都处理完
- 36 */
- 37
- 38 public int[] twoSum(int[] nums, int target) {
- 39 int[] result = {0, 0};
- 40
- 41 Node[] tmp = new Node[nums.length];
- 42 for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
- 43 tmp[i] = new Node(nums[i], i);
- 44 }
- 45
- 46 Arrays.sort(tmp);
- 47
- 48 int lo = 0;
- 49 int hi = nums.length - 1;
- 50
- 51
- 52 while (lo < hi) {
- 53 if (tmp[lo].val + tmp[hi].val == target) {
- 54
- 55 if (tmp[lo].idx > tmp[hi].idx) {
- 56 result[0] = tmp[hi].idx ;
- 57 result[1] = tmp[lo].idx ;
- 58 } else {
- 59 result[0] = tmp[lo].idx ;
- 60 result[1] = tmp[hi].idx ;
- 61 }
- 62 break;
- 63 } else if (tmp[lo].val + tmp[hi].val > target) {
- 64 hi--;
- 65 } else {
- 66 lo++;
- 67 }
- 68 }
- 69 return result;
- 70 }
- 71 }
这种想法也比较巧妙,先对所有元素进行排序,然后通过定义首尾两个指针来不断地逼近最后的和,直至遍历完成,非常的巧妙,时间复杂度O(n),空间复杂度O(n)。不过也增加了额外的创建对象的空间。
通过这个简单的问题,我们明白了对于一件事情,要么使用时间换取空间,要么使用空间换取时间,最后达到我们想要的结果,往往通过空间换取时间的比较多,因此hash算法就变得非常的重要了,当然也有其他的算法。