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算法数组哈希表LeetCode

两数之和

LeetCode 经典题,使用哈希表将查找时间从 O(n²) 优化到 O(n) 的解题思路

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专注于技术、阅读与思考
2025-11-17
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两数之和

题目描述

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]

解题思路

方法一:暴力解法

最直观的方法是使用两层循环,对于每个元素,遍历数组中的其他元素,看是否存在两个数的和等于目标值。

时间复杂度: O(n²) 空间复杂度: O(1)

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[i] + nums[j] == target) {
                return new int[]{i, j};
            }
        }
    }
    return new int[0];
}

方法二:哈希表(推荐)

使用哈希表可以将查找时间从 O(n) 降低到 O(1)。我们遍历数组,对于每个元素,检查哈希表中是否存在 target - nums[i]。

核心思想:

  • 遍历数组,对于当前元素 nums[i]
  • 计算需要的另一个数:complement = target - nums[i]
  • 检查哈希表中是否存在 complement
  • 如果存在,返回两个数的索引
  • 如果不存在,将当前数和索引存入哈希表

时间复杂度: O(n) 空间复杂度: O(n)

public int[] twoSum(int[] nums, int target) {
    Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
    
    for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
        int complement = target - nums[i];
        
        if (map.containsKey(complement)) {
            return new int[]{map.get(complement), i};
        }
        
        map.put(nums[i], i);
    }
    
    return new int[0];
}

算法步骤详解

  1. 初始化哈希表:创建一个空的哈希表用于存储数组元素和对应的索引

  2. 遍历数组:从左到右遍历数组中的每个元素

  3. 计算补数:对于当前元素 nums[i],计算需要的另一个数 complement = target - nums[i]

  4. 查找补数:在哈希表中查找是否存在这个补数

    • 如果存在,说明找到了两个数,返回它们的索引
    • 如果不存在,将当前数和索引存入哈希表
  5. 返回结果:返回找到的两个数的索引

复杂度分析

方法 时间复杂度 空间复杂度 优缺点
暴力解法 O(n²) O(1) 简单直观,但效率低
哈希表 O(n) O(n) 效率高,是最优解

关键点总结

  1. 哈希表的使用:将查找时间从 O(n) 优化到 O(1)
  2. 一次遍历:边遍历边查找,无需预处理
  3. 索引处理:注意返回的是索引而不是数值
  4. 边界条件:题目保证有解,无需考虑无解情况

扩展思考

  1. 如果数组已排序:可以使用双指针法,时间复杂度 O(n),空间复杂度 O(1)
  2. 如果要求返回所有可能的组合:需要修改算法逻辑
  3. 如果允许重复使用元素:需要调整哈希表的使用方式

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目录

  • 题目描述
  • 解题思路
  • 方法一:暴力解法
  • 方法二:哈希表(推荐)
  • 算法步骤详解
  • 复杂度分析
  • 关键点总结
  • 扩展思考

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