使用哈希实现leetcode第一题

好的，使用哈希表来解决LeetCode第一题（Two Sum）可以分为以下几个步骤：

1. 创建一个空的哈希表（字典）用于存储元素值和它们的下标。
2. 遍历整个数组，对于每个元素，先检查哈希表中是否存在另一个元素与之相加等于目标值。如果存在，直接返回这两个元素的下标。如果不存在，则将该元素的值和下标加入哈希表中。
3. 如果整个数组都遍历完了仍然没有找到符合条件的元素，那么说明不存在这样的两个数，返回空列表即可。

下面是一个示例Python代码实现：

class Solution:
    def twoSum(self, nums: List[int], target: int) -> List[int]:
        hashmap = {}
        for i, num in enumerate(nums):
            complement = target - num
            if complement in hashmap:
                return [hashmap[complement], i]
            hashmap[num] = i
        return []

其中，enumerate()函数可以同时返回元素值和下标，这样可以避免再次遍历数组来查找对应下标。如果找到了符合条件的元素，直接返回它们的下标，否则最后返回一个空列表。

相关问题

如何用哈希表接触leetcode第一题

LeetCode上的第一题是"Two Sum"，我们可以使用哈希表来解决这个问题。下面是使用哈希表的步骤：

1. 创建一个空的哈希表。
2. 遍历数组，对于每个元素，执行以下操作：
a. 计算目标值与当前元素的差值：target - nums[i]。
b. 检查差值是否存在于哈希表中。
c. 如果存在，返回差值的索引和当前元素的索引。
d. 如果不存在，将当前元素添加到哈希表中，以便后面的元素可以找到它。

下面是一个示例代码，演示了如何使用哈希表解决"Two Sum"问题：

def twoSum(nums, target):
    # 创建一个空的哈希表
    hash_table = {}

    # 遍历数组
    for i in range(len(nums)):
        # 计算差值
        complement = target - nums[i]

        # 检查差值是否存在于哈希表中
        if complement in hash_table:
            # 返回差值的索引和当前元素的索引
            return [hash_table[complement], i]

        # 将当前元素添加到哈希表中
        hash_table[nums[i]] = i

    # 如果没有找到解，则返回空列表
    return []

这个算法的时间复杂度是O(n)，其中n是数组的长度。由于使用了哈希表，我们可以在常数时间内查找差值是否存在于哈希表中。