[数据结构与算法]开启力扣的python之旅

因为之前虽然学过算法，但是还没有用python编程的习惯，为了更加熟悉python的语法，所以这里就选择使用python。虽然算法很简单，但是对python入门还是挺有用的。

两数之和

?题目：

给定一个整数数组 nums?和一个整数目标值 target，请你在该数组中找出 和为目标值 target??的那?两个?整数，并返回它们的数组下标。

你可以假设每种输入只会对应一个答案。但是，数组中同一个元素在答案里不能重复出现。

你可以按任意顺序返回答案。

示例 1：

输入：nums = [2,7,11,15], target = 9
输出：[0,1]
解释：因为 nums[0] + nums[1] == 9 ，返回 [0, 1] 。
示例 2：

输入：nums = [3,2,4], target = 6
输出：[1,2]
示例 3：

输入：nums = [3,3], target = 6
输出：[0,1]
?

提示：

2 <= nums.length <= 104
-109 <= nums[i] <= 109
-109 <= target <= 109
只会存在一个有效答案
进阶：你可以想出一个时间复杂度小于 O(n2) 的算法吗？

来源：力扣（LeetCode）
链接：https://leetcode-cn.com/problems/two-sum
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我的代码:

n = int(input("请输入n："))
target = int(input("请输入target："))
nums = []
for i in range(n):
    nums.append( int(input()))
#print(nums)

ls = [1,23,4]
#print(len(ls))
for i in range(n):
    t = 0
    for j in range( i + 1,n):    
        if(nums[i] + nums[j] == target):
            print('[{},{}]'.format(i,j))
            t = 1
            break
    if (t == 1):break

时间复杂度 : O(n2)

空间负责度 : O(1) ，即在算法运行过程中，只额外使用了常量级的存储空间

改进算法：哈希求解算法

public int[] hashFind(int[] nums, int target) {
 
        Map<Integer, Integer> num2IndexMap = new HashMap<Integer, Integer>();
        for(int i=0; i<nums.length; i++) {
            // 计算当前数值和目标值之间的差距
            int complement = target-nums[i];
            // 确认这个差值是否就是我们数组的中一员，如果是，则找到结果
            if(num2IndexMap.containsKey(complement)) {
                return new int[] {i, num2IndexMap.get(complement)};
            }
            // 如果没有找到匹配值，则将自己加入到map中，等待其他数值进行匹配
            num2IndexMap.put(nums[i], i);
        }
        throw new IllegalArgumentException("No Answer!");
    }

时间复杂度 : O(n) ,? 我们只遍历了一遍数据源

空间负责度 : O(n)?

?