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<p align="center"><strong>欢迎大家<a href="https://mp.weixin.qq.com/s/tqCxrMEU-ajQumL1i8im9A">参与本项目</a>，贡献其他语言版本的代码，拥抱开源，让更多学习算法的小伙伴们收益！</strong></p>
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## 1. 两数之和
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https://leetcode-cn.com/problems/two-sum/
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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。
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你可以假设每种输入只会对应一个答案。但是，数组中同一个元素不能使用两遍。
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**示例:**
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给定 nums = [2, 7, 11, 15], target = 9
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因为 nums[0] + nums[1] = 2 + 7 = 9
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所以返回 [0, 1]
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## 思路
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很明显暴力的解法是两层for循环查找，时间复杂度是O(n^2)。
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建议大家做这道题目之前，先做一下这两道
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* [242. 有效的字母异位词](https://mp.weixin.qq.com/s/ffS8jaVFNUWyfn_8T31IdA)
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* [349. 两个数组的交集](https://mp.weixin.qq.com/s/aMSA5zrp3jJcLjuSB0Es2Q)
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[242. 有效的字母异位词](https://mp.weixin.qq.com/s/ffS8jaVFNUWyfn_8T31IdA) 这道题目是用数组作为哈希表来解决哈希问题，[349. 两个数组的交集](https://mp.weixin.qq.com/s/aMSA5zrp3jJcLjuSB0Es2Q)这道题目是通过set作为哈希表来解决哈希问题。
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本题呢，则要使用map，那么来看一下使用数组和set来做哈希法的局限。
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* 数组的大小是受限制的，而且如果元素很少，而哈希值太大会造成内存空间的浪费。
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* set是一个集合，里面放的元素只能是一个key，而两数之和这道题目，不仅要判断y是否存在而且还要记录y的下表位置，因为要返回x 和 y的下表。所以set 也不能用。
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此时就要选择另一种数据结构：map ，map是一种key value的存储结构，可以用key保存数值，用value在保存数值所在的下表。
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C++中map，有三种类型：
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|映射 |底层实现 | 是否有序 |数值是否可以重复 | 能否更改数值|查询效率 |增删效率|
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|---|---| --- |---| --- | --- | ---|
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|std::map |红黑树 |key有序 |key不可重复 |key不可修改 | O(logn)|O(logn) |
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|std::multimap | 红黑树|key有序 | key可重复 | key不可修改|O(logn) |O(logn) |
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|std::unordered_map |哈希表 | key无序 |key不可重复 |key不可修改 |O(1) | O(1)|
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std::unordered_map 底层实现为哈希表，std::map 和std::multimap 的底层实现是红黑树。
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同理，std::map 和std::multimap 的key也是有序的（这个问题也经常作为面试题，考察对语言容器底层的理解）。 更多哈希表的理论知识请看[关于哈希表，你该了解这些！](https://mp.weixin.qq.com/s/RSUANESA_tkhKhYe3ZR8Jg)。
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**这道题目中并不需要key有序，选择std::unordered_map 效率更高！**
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解题思路动画如下：
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C++代码：
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```C++
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class Solution {
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public:
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vector<int> twoSum(vector<int>& nums, int target) {
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std::unordered_map <int,int> map;
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for(int i = 0; i < nums.size(); i++) {
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auto iter = map.find(target - nums[i]);
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if(iter != map.end()) {
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return {iter->second, i};
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}
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map.insert(pair<int, int>(nums[i], i));
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}
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return {};
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}
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};
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```
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## 其他语言版本
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Java：
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```java
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public int[] twoSum(int[] nums, int target) {
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int[] res = new int[2];
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if(nums == null || nums.length == 0){
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return res;
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}
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||
Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
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||
for(int i = 0; i < nums.length; i++){
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||
int temp = target - nums[i];
|
||
if(map.containsKey(temp)){
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||
res[1] = i;
|
||
res[0] = map.get(temp);
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||
}
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||
map.put(nums[i], i);
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||
}
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return res;
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||
}
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```
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Python：
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```python3
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class Solution:
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def twoSum(self, nums: List[int], target: int) -> List[int]:
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hashmap={}
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for ind,num in enumerate(nums):
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||
hashmap[num] = ind
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for i,num in enumerate(nums):
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||
j = hashmap.get(target - num)
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if j is not None and i!=j:
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return [i,j]
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```
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Go：
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```go
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func twoSum(nums []int, target int) []int {
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for k1, _ := range nums {
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||
for k2 := k1 + 1; k2 < len(nums); k2++ {
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if target == nums[k1] + nums[k2] {
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||
return []int{k1, k2}
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}
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||
}
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||
}
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return []int{}
|
||
}
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||
```
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||
```go
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// 使用map方式解题，降低时间复杂度
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func twoSum(nums []int, target int) []int {
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m := make(map[int]int)
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for index, val := range nums {
|
||
if preIndex, ok := m[target-val]; ok {
|
||
return []int{preIndex, index}
|
||
} else {
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||
m[val] = index
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}
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||
}
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||
return []int{}
|
||
}
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||
```
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||
Rust
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```rust
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use std::collections::HashMap;
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impl Solution {
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pub fn two_sum(nums: Vec<i32>, target: i32) -> Vec<i32> {
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let mut map = HashMap::with_capacity(nums.len());
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for i in 0..nums.len() {
|
||
if let Some(k) = map.get(&(target - nums[i])) {
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||
if *k != i {
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||
return vec![*k as i32, i as i32];
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||
}
|
||
}
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||
map.insert(nums[i], i);
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||
}
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panic!("not found")
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||
}
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||
}
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||
```
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||
|
||
Javascript
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|
||
```javascript
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var twoSum = function (nums, target) {
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||
let hash = {};
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||
for (let i = 0; i < nums.length; i++) {
|
||
if (hash[target - nums[i]] !== undefined) {
|
||
return [i, hash[target - nums[i]]];
|
||
}
|
||
hash[nums[i]] = i;
|
||
}
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||
return [];
|
||
};
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```
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* 作者微信：[程序员Carl](https://mp.weixin.qq.com/s/b66DFkOp8OOxdZC_xLZxfw)
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* B站视频：[代码随想录](https://space.bilibili.com/525438321)
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* 知识星球：[代码随想录](https://mp.weixin.qq.com/s/QVF6upVMSbgvZy8lHZS3CQ)
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