Leetcode系列之两数之和
Leetcode系列之两数之和
给定一个整数数组 nums 和一个目标值 target,请你在该数组中找出和为目标值的那 两个 整数,并返回他们的数组下标。
你可以假设每种输入只会对应一个答案。但是,你不能重复利用这个数组中同样的元素。
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]
链接:https://leetcode-cn.com/problems/two-sum/
Python实现(三种方法)
class Solution(object):
@staticmethod
def two_sum_1(nums: list, target: int):
"""方法一"""
for index1, num1 in enumerate(nums):
num2 = target - num1
if num2 in nums and nums.index(target - num1) != index1:
return [index1, nums.index(target - num1)]
@staticmethod
def two_sum_2(nums: list, target: int):
"""方法二"""
num_dict = {}
for index, num in enumerate(nums):
num_dict[num] = index
for i, num in enumerate(nums):
j = num_dict.get(target - num)
if j and i != j:
return [i, j]
@staticmethod
def two_sum_3(nums: list, target: int):
"""方法三"""
num_dict = {}
for index, num in enumerate(nums):
if target - num in num_dict:
return [num_dict[target - num], index]
num_dict[num] = index
go语言实现
package main
import "fmt"
func twoSum(nums []int, target int) []int {
maps := make(map[int]int) // map数据定义
nes := make([]int, 0) // 切片数据定义
for key, val := range nums {
ant := target - val
_, st := maps[ant]
if st {
nes = append(nes, maps[ant]) // 切片添加
nes = append(nes, key)
return nes
}
maps[val] = key
}
return nes
}
func main() {
nums := []int{2, 7, 11, 15}
target := 9
ret := twoSum(nums, target)
fmt.Println(ret)
}
- 执行结果
方法 | 执行用时 | 内存消耗 | 语言 |
---|---|---|---|
Python1 | 1168 ms | 14.9 MB | Python3 |
Python2 | 68 ms | 15.4 MB | Python3 |
Python3 | 68 ms | 15 MB | Python3 |
go | 4 ms | 3.7 MB | Golang |
从执行结果可以看到,go语言的执行速度最快,内存消耗最少,执行速度和内存消耗明显有自身的优势。而Python实现的三种方法中,方法一的时间复杂度为O(n2),列表循环时间复杂度为O(n),每一次循环内都会进行一次判断
if num2 in nums and nums.index(target - num1) != index1:
in 列表查询的时间复杂度为O(n),因此整体时间复杂度为O(n2).方法二和方法三的时间复杂度为O(n),有人也许会说方法二和三的for循环中查询不是也要花费时间吗?我们带着问题去看一下方法二:
"""方法二"""
num_dict = {}
for index, num in enumerate(nums):
num_dict[num] = index
for i, num in enumerate(nums):
j = num_dict.get(target - num)
if j and i != j:
return [i, j]
两个for循环为O(n),字典赋值为O(1),字典查询为O(1)因此,整体时间复杂度为O(n)。
"""方法三"""
num_dict = {}
for index, num in enumerate(nums):
if target - num in num_dict:
return [num_dict[target - num], index]
num_dict[num] = index
方法三种in 字典时间复杂度为O(1),我们注意到这和方法一in 列表的O(n2)不同,字典查询确实比列表查询的效率高。
总结:不同语言之间的性能差异确实很大,尤其对于Python和go而言。go的性能确实无可挑剔,堪比C。但同时同一个题,同一种算法,python实现起来确实比较清爽,节省的时间、精力确实是python的优势,可以让人专注于程序的设计与思考,而不是各种复杂语法的实现。当然,不同语言各有优劣,社会需要什么,我们就去学什么,这才是王道!
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