class Solution { public: vector<int> twoSum(vector<int>& nums, int target) { unordered_map<int, int> hashtable; for(int i=0;i<nums.size();i++) { auto it=hashtable.find(target-nums[i]); if(it!=hashtable.end()){ return{i,it->second}; } hashtable[nums[i]]=i; } return{}; } };为什么要创建键值,直接创建键不就好了
时间: 2024-02-14 21:25:39 浏览: 27
在这个代码中,创建一个哈希表是为了实现更高效的查找操作。使用哈希表可以将查找时间复杂度从O(n)降低到O(1)。通过将数组元素作为键,元素的索引作为值,在遍历数组时,可以通过查找哈希表来寻找与当前元素匹配的目标元素。
如果只创建键而不存储值,则无法获得目标元素的索引信息,无法返回正确的结果。因此,需要创建键值对来存储元素和其对应的索引。这样,在找到匹配的目标元素时,可以直接返回当前元素的索引和目标元素的索引,而不需要再次遍历数组来查找目标元素的索引。这样可以提高代码的效率。
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class Solution { public: vector<int> twoSum(vector<int>& nums, int target) { unordered_map<int, int> hashtable; for (int i = 0; i < nums.size(); ++i) { auto it = hashtable.find(target - nums[i]); if (it != ha
shh...我明白了。你的第一个问题是关于给定一个整数数组和一个目标值,如何找到数组中两个数的和等于目标值的索引。
对于这个问题,你可以使用哈希表来解决。首先,创建一个哈希表用于存储数组中的元素和它们对应的索引。然后,遍历数组中的每个元素,对于当前元素 nums[i],查找哈希表中是否存在 target - nums[i] 的键。如果存在,则说明找到了两个数的和等于目标值,返回它们的索引。如果不存在,则将当前元素及其索引添加到哈希表中。这样,当遍历到数组中的某个元素时,可以通过哈希表快速查找与之匹配的另一个数。
下面是一个示例实现:
```cpp
#include <vector>
#include <unordered_map>
class Solution {
public:
std::vector<int> twoSum(std::vector<int>& nums, int target) {
std::unordered_map<int, int> hashtable;
for (int i = 0; i < nums.size(); ++i) {
auto it = hashtable.find(target - nums[i]);
if (it != hashtable.end()) {
return {it->second, i};
}
hashtable[nums[i]] = i;
}
return {};
}
};
```
希望这个解决方案对你有帮助!如果你有更多问题,请随时问我。
class Solution { public: vector<int> twoSum(vector<int>& nums, int target) { unordered_map<int, int> hashtable; for(int i=0;i<nums.size();i++) { auto it=hashtable.find(target-nums[i]); if(it!=hashtable.end()){ return{i,it->second}; } hashtable[nums[i]]=i; } return{}; } };这段代码呢
这段代码是一个经典的求解两数之和的问题。给定一个整数数组 `nums` 和一个目标值 `target`,在数组中找到两个数的索引,使得它们的和等于目标值。
代码使用了 `unordered_map`(无序映射)数据结构来存储数组元素及其对应的索引。首先,遍历数组中的每个元素,对于当前元素 `nums[i]`,通过查找 `target - nums[i]` 是否在 `hashtable` 中存在来判断是否找到了符合条件的两个数。若存在,则返回它们的索引 `{i, it->second}`,其中 `it->second` 是目标数在 `hashtable` 中存储的索引。若不存在,则将当前元素及其索引存入 `hashtable`。
最后,若没有找到符合条件的两个数,则返回一个空的向量 `{}`。
这段代码的时间复杂度为 O(n),其中 n 是数组的大小。它利用了 `unordered_map` 的快速查找特性,使得整个求解过程更加高效。