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JavaScript 中的二和问题

碧海醫心

碧海醫心

发布时间:2024-12-09 13:06:16

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来源于dev.to

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javascript 中的二和问题

总体思路

二和问题是一个经典的算法问题。它要求您在数组中查找两个数字,它们的总和达到所提供的特定 * 目标 *,然后从给定数组中返回它们的索引。

问题陈述

给定一个整数数组 nums 和一个整数目标,返回两个数字的索引,使它们相加等于目标。每个输入都只有一个解决方案,并且您不能两次使用相同的元素。

输入:nums = [2, 7, 11, 15],target = 9
输出:[0, 1]
解释:nums[0] nums[1] = 2 7 = 9

方法1 暴力破解

解决任何问题的第一个方法可能就是完成某件事,并且是概念上最简单的事情。

用两个循环迭代数组并检查所有数字对。

const twosum = (nums, target) => {
  for(let i = 0; i < nums.length; i++) {
    for (let j = i + 1; j < nums.length; j++) {
      console.log(` i is ${nums[i]} and k is ${nums[j]}`)
      // lets check if we add the 2 numbers if it equals target
      if (target === nums[i] + nums[j]) {
        return [i, j]
      }
    }
  }
};

const nums = [2, 7, 11, 15];
const target = 9;
console.log(twosum(nums, target));

方法 1 复杂性

时间复杂度o(n²)

立即学习Java免费学习笔记(深入)”;

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  1. 嵌套循环检查每对数字
  2. 检查每种可能的组合
  3. 使用大数组时变得非常慢

空间复杂度o(1)
1.我们没有创建新的数据结构

方法 2 更高效,这就是我们想要的。

我们将使用哈希映射来解决这个问题。让我们稍微解释一下这个算法

  1. 我们使用哈希映射(javascript 中的对象)来存储我们看到的数字
  2. 对于每个数字,我们计算其补码(目标 - 当前数字)
  3. 我们检查补集是否存在于我们的地图中
  4. 如果是,我们就找到了两个数字并返回它们的索引
  5. 如果没有,我们将当前号码添加到地图

所以第一个解决方案可能是使用常规 js 对象并以这种方式构建我们的 hashmap

const twosumoptimizedregularobject = (nums, target) => {
  const objectstuff = {}

  // write a for loop, to go through the arr
  for (let i = 0; i < nums.length; i++) {
    const complement = target - nums[i] 

    if (complement in objectstuff) {
      return [objectstuff[complement],i]
    }
    objectstuff[nums[i]] = i 
  }
}

const nums = [2, 7, 11, 15];
const target = 9;
console.log(twosumoptimizedregularobject(nums, target));

第二种解决方案实际上是在 js 中使用 map 数据结构。这允许更严格、更健壮的实现,使用 map 对象(在 es6 中引入)并且通常是首选。 map 提供显式哈希映射行为,并避免 javascript 对象的一些怪癖,例如从 object.prototype 继承属性。

const twoSumOptimized = (nums, target) => {
  const mapOfStuff = new Map()

  // write a for loop, to go through the arr
  for (let i = 0; i < nums.length; i++) {
    let complement = target - nums[i]

    if (mapOfStuff.has(complement)) {
      return [mapOfStuff.get(complement), i]
    }
    mapOfStuff.set(nums[i], i)
  }

}

const nums = [2, 7, 11, 15];
const target = 9;
console.log(twoSumOptimized(nums, target));

方法 2 复杂性

时间复杂度o(n)

  1. 单次遍历数组
  2. 哈希映射提供 o(1) 查找
  3. 总时间与数组大小成线性关系

空间复杂度 为 o(n)
在最坏的情况下,我们可能会存储几乎所有数字
时间和内存效率之间的权衡

注意事项

  1. 空数组
  2. 不存在解决方案
  3. 有多种解决方案。在这种情况下,询问您是否在第一次迭代后返回。

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