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]，目标 = 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

时间复杂度为O(n²)

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

空间复杂度为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

时间复杂度为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。

以上是JavaScript 中的二和问题的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！