Javascript新法解旧题之【两数之和】

Javascript新法解旧题之【两数之和】

题目如下:

给定一个整数数组和一个目标值,找出数组中和为目标值的两个数。

你可以假设每个输入只对应一种答案,且同样的元素不能被重复利用。

示例

给定 nums = [2, 7, 11, 15], target = 9

因为 nums[0] + nums[1] = 2 + 7 = 9

所以返回 [0, 1]

leetCood地址:两数之和

题目不难理解,首先一上来我们马上就能想到使用两个循环解决的办法。

遍历所有组合,找到符合要求的组合就行。

双层循环

代码如下:

const twoSum = (nums, target) => {
    let arr = [];
    for(let i = 0; i < nums.length; i++) {
        for(let j = i + 1; j < nums.length; j++) {
            if (nums[i] + nums[j] === target) {
                arr = [i, j];
                break;
            }
        }
    }
    return arr;
};

两个循环,时间复杂度为O(N*N)。

leetCode测试数据如下:

我的提交执行用时已经战胜 17.42 % 的 javascript 提交记录

在第二个循环中,我们只是要寻找目标值是否在数组里,因此可想到javascript中的一个方法----indexOf

indexOf 用法

代码可改写如下:

const twoSum = (nums, target) => {
    let a, b;
    for(let i = 0; i < nums.length; i++) {
        b = nums.indexOf(target - nums[i]);
        if(b > -1 && b !== i) {
            a = i;
            break;
        }
    }
    return [a, b];
};

但是 ArrayindexOf 方法实际上是对数组再遍历一次,虽然在写法上有优化,但是实际时间复杂度还是O(N*N)。

在时间复杂度上做优化,我们需要解决一个问题,如何快速地在数组中检索值?使用 indexOf 其实已经在数据中检索特定值的思路上了。只不过 indexOf 内部还是对数组进行循环检索,因此并没有达到更快的要求。在这方面, hash表 可以帮助到我们。

什么意思呢?比如我们有一个对象 obj = { ..., a: 1} ,当我们取值 Obj.a 时,是个直接寻址的过程,因此效率是很高的。回到题目,在这个思路上改进我们的代码:

使用对象索引

const twoSum = (nums, target) => {
    let mapObj = {};
    let res = [];
    nums.forEach((e, i) => mapObj[e] = i);

    for(let i=0;i<nums.length;i++) {
        let j = mapObj[targer - nums[i]];
        if(j && j !== i) {
            res = [i, j];
            break;
        }
    }

    return res;
};

我们创建一个对象,并给它赋值,对象的键值是我们想要检索的值,对象的值是在数组中的索引。

虽然多了创建对象这一过程,但是我们少了一层循环。

然后我们来看执行效率:

我的提交执行用时已经战胜 86.24 % 的 javascript 提交记录。

17.42 %86.24 %,可以说是个质的飞跃。

es6 中,给我们提供了一个新对象 Map,在这里就可以拍上用途。

使用 map

const twoSum = (nums, target) => {
    let map = new Map();
    let res = [];
    nums.forEach((e, i) => map.set(e, i));

    for(let i=0;i<nums.length;i++) {
        let j = map.get[targer - nums[i]];
        if(j && j !== i) {
            res = [i, j];
            break;
        }
    }

    return res;
};

最终使用 Map 优化的代码,让我们战胜了 97.21 % 的提交。

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