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如何将代码从O(n^2)时间复杂度优化为O(n)?

一种常见的O(n)优化方法是使用哈希表。以LeetCode上的题目“Two Sum”为例,问题描述为:给定一个整数数组和一个目标值,找出数组中恰好两个数字的和等于目标值,并返回这两个数字的下标。最朴素的做法是双重循环遍历,时间复杂度为O(n^2)。

下面是O(n)优化后的代码示例:

class Solution {
public:
    vector<int> twoSum(vector<int>& nums, int target) {
        unordered_map<int, int> hashmap;
        for (int i = 0; i < nums.size(); ++i) {
            int diff = target - nums[i];
            if (hashmap.find(diff) != hashmap.end()) {
                return {i, hashmap[diff]};
            }
            hashmap[nums[i]] = i;
        }
        return {};
    }
};

我们使用一个哈希表来存储元素值与下标的对应关系,遍历数组的过程中,在哈希表中查找是否存在目标元素的差值,如果存在,则直接返回答案,时间复杂度为O(n)。需要注意的是,由于存在并非递增或递减的无序数列,索引数组可能会变为解法后的下标序列不符合实现。

本文内容通过AI工具匹配关键字智能整合而成,仅供参考,火山引擎不对内容的真实、准确或完整作任何形式的承诺。如有任何问题或意见,您可以通过联系service@volcengine.com进行反馈,火山引擎收到您的反馈后将及时答复和处理。
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