哈希表使用 O ( N ) O(N) O(N) 空间复杂度存储数据，并且以 O ( 1 ) O(1) O(1) 时间复杂度求解问题。
❓1. 两数之和
难度：简单
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：
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 < = n u m s . l e n g t h < = 1 0 4 2 <= nums.length <= 10^4 2<=nums.length<=104
− 1 0 9 < = n u m s [ i ] < = 1 0 9 -10^9 <= nums[i] <= 10^9 −109<=nums[i]<=109
− 1 0 9 < = t a r g e t < = 1 0 9 -10^9 <= target <= 10^9 −109<=target<=109
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(n2) 的算法吗？
💡思路：
求两数之和可以先对数组进行排序，然后使用双指针方法或者二分查找方法。这样做的时间复杂度为 O ( N l o g N ) O(NlogN) O(NlogN)，空间复杂度为 O ( 1 ) O(1) O(1)。但是该题目是返回数组下标，所以不能先排序！
法一：暴力枚举
最容易想到的方法是枚举数组中的每一个数 nums[i]，寻找数组中是否存在 target - nums[i]。
当我们使用遍历整个数组的方式寻找 target - nums[i] 时，需要注意到每一个位于 nums[i] 之前的元素都已经和 nums[i] 匹配过，因此不需要再进行匹配。而每一个元素不能被使用两次，所以我们只需要在 nums[i] 后面的元素中寻找 target - nums[i]。
法二：哈希表
用 HashMap 存储数组元素和索引的映射: (使用空间来换取时间)
在访问到
nums[i]时，判断HashMap中是否存在target - nums[i]，如果存在说明
target - nums[i]所在的索引和i就是要找的两个数。如果不存在则将
{nums[i], i}加入哈希表。
🍁代码：(Java、C++)
法一：暴力枚举
Java
class Solution {
public int[] twoSum(int[] nums, int target) {
for(int i = 0;i<nums.length;i++){
for(int j=i+1; j<nums.length;j++){
if(nums[j] == target - nums[i]){
return new int[]{i,j};
}
}
}
return null;
}}法二：哈希表
Java
class Solution {
public int[] twoSum(int[] nums, int target) {
HashMap<Integer, Integer> indexForNUm = new HashMap<>();
for(int i = 0; i < nums.length; i++){
if(indexForNUm.containsKey(target - nums[i])){
return new int[]{i, indexForNUm.get(target - nums[i])};
}else{
indexForNUm.put(nums[i], i);
}
}
return null;
}}C++
class Solution {public:
vector<int> twoSum(vector<int>& nums, int target) {
unordered_map<int, int> indexForNum;
for(int i = 0; i < nums.size(); i++){
if(indexForNum.find(target - nums[i]) != indexForNum.end()){
return {i, indexForNum[target - nums[i]]};
}else{
indexForNum.insert({nums[i], i});
}
}
return {};
}};🚀 运行结果：
🕔 复杂度分析：
时间复杂度： O ( n ) O(n) O(n)，其中
n是数组中的元素数量。对于每一个元素num[i]，我们可以 O ( 1 ) O(1) O(1) 地寻找target - num[i]。暴力求解时间复杂度为 O ( n 2 ) O(n^2) O(n2)空间复杂度： O ( n ) O(n) O(n)，其中
n是数组中的元素数量，主要为哈希表的开销。暴力求解空间复杂度为 O ( 1 ) O(1) O(1)
题目来源：力扣。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-427522.html
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