001 Two Sum

001 TWO SUM

https://leetcode-cn.com/problems/two-sum/

方法一：暴力法

C++代码

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// 暴力法
// 时间复杂度：O(n2)
// 空间复杂度：O(1)
class Solution {
public:
    vector twoSum(vector& nums, int target) {
        int i, j;
        for (i = 0;i < (int)nums.size()-1;i++) {
            int tmp = target - nums[i];
            for (j = i + 1; j < (int)nums.size();j++) {
                if (nums[j] == tmp) {
                    return { i,j };
                }
            }
        }
        return { i,j };
    }
};

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思路

解法本身的思路是遍历两遍，拿着第一遍的值（i）去后续数字中寻找与目标（target）的差值。然而实际上这就是一种查找，所以有了后续为了减少时间代价而使用的hash表的方法

方法二：两次哈希表

C++代码

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// 法2 两遍哈希表
class Solution {
public:
    vector twoSum(vector& nums, int target) {
        unordered_map hash;
        for (int i = 0;i < (int)nums.size();i++) {
            hash[nums[i]] = i;
        }
        for (int i = 0;i < (int)nums.size();i++) {
            int tmp = target - nums[i];
            if ((hash.find(tmp) != hash.end())&&(hash[tmp]!=i)) {
                return  { i,hash[tmp] };
            }
        }
        return { 0,0 };
    }
};

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思路

解法本身的思路是遍历两遍，拿着第一遍的值（i）去后续数字中寻找与目标（target）的差值。但是查找的方式与之前的暴力法不同，这种方法事先第一次遍历将所有的值插入hash表中，所以查找时非常高效

方法三：一遍哈希表

C++代码

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class Solution {
public:
    vector twoSum(vector& nums, int target) {
        unordered_map hash;
        for (int i = 0;i < (int)nums.size();i++) {
            int tmp = target - nums[i];
            if ((hash.find(tmp) != hash.end()) && (hash[tmp] != i)) {
                return  { i,hash[tmp] };
            }else {
                hash[nums[i]] = i;
            }
        }
        return { 0,0 };
    }
};

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思路

只是上一种方法的简单提升，为什么不在插入过程中先检测下已经插入的部分是否有答案呢，这段代码把之前的代码分开做的事一起完成

低级错误和收获：

这一题是LEETCODE最简单的一题，但是这个引出了哈希查找这一算法的研究，也让我在专业书上重新去看了C++中对应的语法，才到一半，看之后的内容前会优先看完。
头文件是

#include  //情况不同加 multi、unorederd_

hash表的查找效率非常高，接近O（1），是一种用空间换执行时间的方法