Two Sum-n方优化与C++map的使用

LeetCode第一题，刚拿到题目时虽然明知道n方的遍历算法会超时，但还是不信邪的提交了一次，然而编程不存在运气，TLE不可避免。但是之后的思维方式比较直接，我并没有立刻想到O(n)的方法，想了一种先对数组进行排序，利用目标数和待选择的数的关系来减小搜索范围：

1.不存在负数：那么比目标数大的数不必搜索

2.存在负数：搜索负数和比目标大的数，或者搜索正数比目标小的数；这种情况还存在全为负数，只能按照最差的n方方式搜索。

按照这个优化思路，虽然算法严格意义上来说是n方复杂度的，但是实际性能并不一定这么差，以下是AC代码：

/**
 * Note: The returned array must be malloced, assume caller calls free().
 */
typedef struct newtype
{
    int num;int index;
}Data;
int cmp ( const void *a , const void *b )
{
    Data *c = (Data *)a;Data *d = (Data *)b;
    if(c->num != d->num)
        return c->num - d->num;
    else
        return d->index - c->index;
}

int* twoSum(int* nums, int numsSize, int target) {
    int *res,i,j,fuflag=numsSize,bigflag=numsSize;
    int tempgflag=;
    int tempres;
    Data *data=(Data *)malloc(sizeof(Data)*numsSize);
    for(i=;i<numsSize;i++)
    {
        data[i].index=i;
        data[i].num=nums[i];
    }
    res=(int *)malloc(sizeof(int)*);
    qsort(data,numsSize,sizeof(Data),cmp);
    for(i=;i<numsSize;i++)
    {
        if(data[i].num<)
            fuflag=i;
        if(data[i].num<=target)
            bigflag=i;
    }
    //1.无负数，只需到比这个数小的位置
    if(fuflag==numsSize)
    {
        for (i = ; i <=bigflag; i++)
            for (j = i+; j <=bigflag; j++)
                if (data[i].num + data[j].num == target) {
                    if (data[i].index > data[j].index) {
                        res[] = data[j].index + ;
                        res[] = data[i].index + ;
                    } else {
                        res[] = data[j].index + ;
                        res[] = data[i].index + ;
                    }
                    break;
                }
    }
    else//2.有负数，所有数都比这个数大
    {

        for (i = ; i <= fuflag; i++)
            for (j = bigflag + ; j < numsSize; j++)
                if (data[i].num + data[j].num == target) {
                    tempgflag=;
                    if (data[i].index > data[j].index) {
                        res[] = data[j].index + ;
                        res[] = data[i].index + ;
                    } else {
                        res[] = data[j].index + ;
                        res[] = data[i].index + ;
                    }
                    break;
                }
        if(tempgflag==)
        {
            for (i = fuflag + ; i <= bigflag; i++)
                for (j = i + ; j <= bigflag; j++)
                    if (data[i].num + data[j].num == target) {
                        tempgflag=;
                        if (data[i].index > data[j].index) {
                            res[] = data[j].index + ;
                            res[] = data[i].index + ;
                        } else {
                            res[] = data[j].index + ;
                            res[] = data[i].index + ;
                        }
                        break;
                    }
        }
        if (tempgflag == ) {
            for (i = ; i <= numsSize; i++)
                for (j = i + ; j <= numsSize; j++)
                    if (data[i].num + data[j].num == target) {
                        if (data[i].index > data[j].index) {
                            res[] = data[j].index + ;
                            res[] = data[i].index + ;
                        } else {
                            res[] = data[j].index + ;
                            res[] = data[i].index + ;
                        }
                        break;
                    }
        }
    }
    return res;
}

n方优化

然而在提交之后看了solution才想到另外两种方法，由于确定是两个数字，所以用目标数减去当前某个数字，然后再在候选数里查找这个数！

可以用二分查找，也可以用hash表。

接下来就是使用C++ STL map来实现这个hash过程。

map的使用主要包括声明，赋值，查找，使用迭代器。

声明：

map<int, int> datamap;

赋值：

map遵循<key ,value >的原则，key是不可以重复的！

for(i=;i<n;i++)
        datamap[nums[i]]=i;

查找：

map<int,int>::iterator it;

it=datamap.find(target-nums[i]);

使用迭代器：

map的迭代器和vector并不相同，需要使用->来获取元素不能直接使用*

if(it!=datamap.end()&&it->second!=i)

使用map的AC代码：

 class Solution {
 public:
     vector<int> twoSum(vector<int>& nums, int target) {
         map<int, int> datamap;
         vector<int> res;
         int i;
         int n=nums.size();
         for(i=;i<n;i++)
             datamap[nums[i]]=i;
         map<int,int>::iterator it;
         for(i=;i<n;i++)
         {
             it=datamap.find(target-nums[i]);
             if(it!=datamap.end()&&it->second!=i)
             {
                 if(i>it->second){
                     res.push_back(it->second + );
                     res.push_back(i + );

                 }
                 else
                 {
                     res.push_back(i + );
                     res.push_back(it->second + );

                 }
                 break;
             }
         }
         return res;

     }
 };

map

本想再试一下hashmap，但是由于并不是标准C++库，所以需要以下头文件和命名空间：

#include <ext/hash_map>
using namespace __gnu_cxx;

才可以在linux上的Eclispe里编译，但是提交发现leetcode的评测环境并不支持以上库，也就没有再试，但是看到网上很多推荐使用unordered_map：

#include <tr1/unordered_map>

使用方法和map，hashmap类似。

PS：

这个题目的数据并不是排好序的！

以下是几组容易wa的测试数据：[-1,-2,-3,-4,-5] -8 ,[0,3,4,0] 0,[-3,4,3,90] 0。

这个题目也是逆向思维的简单应用，并不需要复杂的算法和精妙的构思，反转一下足够。