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！