Two Sum - Leetcode 1 - HashMap - Python

Takeaways

• 😀 Дано массив чисел и целевое число, необходимо найти два значения в массиве, сумма которых равна целевому числу.
• 😀 Возвращаем индексы этих двух значений.
• 😀 Имеется гарантированное одно решение, не нужно беспокоиться о множественных решениях.
• 😀 Базовое решение - проверка всех возможных пар значений, что приводит к сложности O(N^2).
• 😀 Более эффективное решение - использование хеш-таблицы для хранения значений и их индексов.
• 😀 При использовании хеш-таблицы проверяется, существует ли нужное значение (разница между целевым числом и текущим значением) в хеш-таблице.
• 😀 Если нужное значение найдено в хеш-таблице, возвращаются индексы двух значений.
• 😀 Проход по массиву выполняется за один раз, добавляя значения в хеш-таблицу по мере их обхода.
• 😀 Алгоритм имеет временную сложность O(N) и требует дополнительной памяти O(N) для хеш-таблицы.
• 😀 Код решения состоит из создания хеш-таблицы, итерации по массиву, проверки наличия нужного значения в хеш-таблице и возврата индексов.

Q & A

Какова основная цель задачи, обсуждаемой в видео?

Найти два значения в заданном массиве, которые в сумме дают целевое значение (в данном случае 9), и вернуть их индексы.

Какой самый интуитивный способ решения этой задачи?

Самый интуитивный способ решения - это перебор всех возможных комбинаций двух значений и проверка, дают ли они в сумме целевое значение.

Какова временная сложность алгоритма полного перебора?

Временная сложность алгоритма полного перебора составляет O(n^2), где n - длина массива.

Какой более эффективный способ решения предложен в видео?

Более эффективный способ решения - использовать хэш-таблицу (hash map) для хранения значений и их индексов, чтобы проверять наличие необходимого значения за константное время.

Какую структуру данных рекомендуется использовать для улучшения эффективности алгоритма?

Рекомендуется использовать хэш-таблицу (hash map).

Какова временная сложность предложенного в видео алгоритма с использованием хэш-таблицы?

Временная сложность предложенного алгоритма составляет O(n), где n - длина массива.

Какова пространственная сложность алгоритма с использованием хэш-таблицы?

Пространственная сложность алгоритма составляет O(n), так как в хэш-таблицу может быть добавлено до n элементов.

Почему хэш-таблицу можно изначально оставить пустой?

Хэш-таблицу можно оставить пустой, так как элементы добавляются в неё по мере их обработки, и нужные пары будут найдены в процессе одной итерации по массиву.

Как хэш-таблица помогает избежать повторного использования одного и того же элемента?

Хэш-таблица помогает, так как при поиске пары для текущего элемента проверяется, существует ли разность между целевым значением и текущим элементом в хэш-таблице, но при этом текущий элемент ещё не добавлен в неё.

Каковы основные шаги алгоритма с использованием хэш-таблицы?

1. Инициализация пустой хэш-таблицы. 2. Проход по массиву. 3. Для каждого элемента проверка, есть ли в хэш-таблице элемент, равный разности между целевым значением и текущим элементом. 4. Если такой элемент найден, вернуть индексы. 5. Если не найден, добавить текущий элемент в хэш-таблицу.