今天的題目是兩數(shù)之和,題目是這樣的:
給定一個整數(shù)數(shù)組與一個target,在數(shù)組中找到兩個數(shù),其和等于target,并返回這兩個數(shù)字的下標。
示例:
數(shù)組 nums = [2,7,11,15], target = 9,則輸出[0,1],因為nums[0] + nums[1] == 9
題目不難,解決方法也有很多種,我們依次來看一下,任何題目都可以從最簡單的方法開始去想,以下代碼均為C++。
暴力解法
我們首先固定一個數(shù)字,比如第一個數(shù)字2,然后遍歷后面的元素,判斷是否相加等于9,有就記錄下來,沒有則看下一個數(shù)字,也就是7,最終代碼非常簡單,其時間復(fù)雜度為O(n^2):
vectortwoSum(vector&nums,inttarget){
vectorres;
for(inti=0;ifor(intj=i+1;jif(nums[i]+nums[j]==target){
res.push_back(i);
res.push_back(j);
}
}
}
returnres;
}
萬萬沒想到的是這樣的代碼竟然可以AC(AC是刷題的常用術(shù)語,也就是Accept,通過代碼的評測標準,包括正確性、耗時、內(nèi)存的消耗等等)。
從這里的分析我們其實可以知道,這本質(zhì)上其實是一個搜索問題,假如我知道第一個數(shù)字是2,而target是9,那么我們需要回答“這個數(shù)組中是否有7這個數(shù)字”,因此這本質(zhì)上是一個搜索問題。
既然是搜索問題,那么hash表顯然是我們最得力的武器。
hash 表
關(guān)于hash表后續(xù)會有專題詳解。
C++中基于hash表這種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的是std::unordered_map,我們的思路也很簡單,把所有的數(shù)組元素作為key,數(shù)組下標作為值,因為題目要求我們返回下標,因此這里必須把下標也存儲起來,有了這樣的map,剩下的就簡單了。
依次遍歷數(shù)組中每個元素N,查找target-N是否存在于map中即可。
vectortwoSum(vector&nums,inttarget){
unordered_mapmap;
vectorres;
for(inti=0;iif(iter==map.end()){
map[nums[i]]=i;
}else{
res.push_back(i);
res.push_back(iter->second);
}
}
returnres;
}
顯然,該算法時間復(fù)雜度是O(n),因為一般情況下可以認為hash表能常數(shù)復(fù)雜度下查找到元素。
是不是覺得很簡單,注意,這里使用了map容器,那如果面試官要求你不得借助這種已經(jīng)寫的庫該怎么辦呢?
我們在文章開頭分析過,這其實本質(zhì)上是一個搜索問題,既然是搜索問題,那么解決該問題的另一種思路就是排序。
只要排好序剩下的就簡單了,二分查找天然就是有序搜索問題的好幫手。
因此接下來的思路就是排序加二分查找。
排序加二分查找
思路已經(jīng)介紹完畢,接下來我們手寫快排,但是我們排誰呢?
注意題目要求返回元素下標,因此排序時需要除了數(shù)組元素也需要把下標帶上。
voidquick_sort(vector>&nums,intb,inte){
if(b>e)return;
inti=b-1;
for(intk=b;kif(nums[k].second
有的同學(xué)可能沒有看懂這里的排序方法,甚至認為快排之類的排序算法只能靠死記硬背,其實不是的,這類經(jīng)典的排序算法背后都有極其重要的算法思想,比如快排背后的思想其實是divide and conquer,這是另一個龐大的話題,限于篇幅,我們會在后續(xù)專題詳解。
現(xiàn)在快排有了,接下來實現(xiàn)二分查找:
intbinary_search(vector>&nums,
intb,inte,inttarget){
while(b<=?e)?{
????????int?m?=?(b?+?e)?/?2;
????????if(nums[m].second==target){
returnnums[m].first;
}elseif(nums[m].secondelse{
e=m-1;
}
}
return-1;
}
二分查找是一個看起來極其容易但寫起來卻極其容易出錯的算法,不信你可以試試看,這里暫時還不打算詳細講解二分,后續(xù)還會多次遇到這個算法,當(dāng)我們積攢了足夠多的示例后將系統(tǒng)介紹這里涉及的快排與二分。
有了這些函數(shù)后就可以實現(xiàn)主要邏輯了:
vectortwoSum(vector&nums,inttarget){
vectorres;
vector>nums_index;
intsize=nums.size();
for(inti=0;i(i,nums[i]));
}
quick_sort(nums_index,0,size-1);
for(inti=0;iif(r!=-1){
res.push_back(nums_index[i].first);
res.push_back(r);
}
}
returnres;
}
運行一下發(fā)現(xiàn)耗時1s左右,雖然也可以AC,但可以看到運行速度其實是很慢的,還是hash表這種解法速度最快。
可以看到,一道題目其實有很多解法,這里涉及到hash、快排與二分查找,后續(xù)我們還會多次見到這些方法,而我們在積攢足夠多的示例后會系統(tǒng)性講解這些數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法。
--- EOF ---審核編輯 :李倩
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原文標題:hash表、快排與二分查找:兩數(shù)之和
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