# leetcode_test

**Repository Path**: paultest/leetcode_test

## Basic Information

- **Project Name**: leetcode_test
- **Description**: 刷Leetcode的题库
- **Primary Language**: Python
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 1
- **Created**: 2020-08-16
- **Last Updated**: 2021-12-02

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

## 介绍
刷Leetcode的题库

Leetcoee地址：https://leetcode-cn.com

使用Python来作为开发语言



## 题库

### 第一题：两数之和
#### 描述
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。

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。

示例:

```
给定 nums = [2, 7, 11, 15], target = 9

因为 nums[0] + nums[1] = 2 + 7 = 9
所以返回 [0, 1]
```



#### 解决

**方法一：暴力法**

遍历每个元素 x，并查找是否存在一个值与 target−x 相等的目标元素。

```python
def two_sum1(nums, target):
    list_num = len(nums)
    for x in range(list_num):
        for y in range(x + 1, list_num):
            if nums[x] + nums[y] == target:
                return [x, y]

    return []
```

**复杂度分析：**

* 时间复杂度：O(n^2)
  对于每个元素，我们试图通过遍历数组的其余部分来寻找它所对应的目标元素，这将耗费 O(n) 的时间。因此时间复杂度为 O(n^2)。

* 空间复杂度：O(1)



**方法二：两遍哈希表**

为了对运行时间复杂度进行优化，我们需要一种更有效的方法来检查数组中是否存在目标元素。如果存在，我们需要找出它的索引。保持数组中的每个元素与其索引相互对应的最好方法是什么？哈希表。

通过以空间换取速度的方式，我们可以将查找时间从 O(n) 降低到 O(1)。哈希表正是为此目的而构建的，它支持以 近似 恒定的时间进行快速查找。我用“近似”来描述，是因为一旦出现冲突，查找用时可能会退化到 O(n)。但只要你仔细地挑选哈希函数，在哈希表中进行查找的用时应当被摊销为 O(1)。

一个简单的实现使用了两次迭代。在第一次迭代中，我们将每个元素的值和它的索引添加到表中。然后，在第二次迭代中，我们将检查每个元素所对应的目标元素`（target−nums[i]）`是否存在于表中。注意，该目标元素不能是 nums[i] 本身！

注意：哈希表里面key值为：每个元素的值，value值为每个元素的索引值

```python
def two_sum2(nums, target):
    hashmap = {}
    list_num = len(nums)
    for i in range(list_num):
        if i not in hashmap:
            hashmap[nums[i]] = i

    for x in range(list_num):
        y = target - nums[x]
        if y in hashmap and hashmap[y] != x:
            return [hashmap[y], x]

    return []
```



**复杂度分析：**

* 时间复杂度：O(n)
  我们把包含有 n 个元素的列表遍历两次。由于哈希表将查找时间缩短到 O(1) ，所以时间复杂度为 O(n)。

* 空间复杂度：O(n)
  所需的额外空间取决于哈希表中存储的元素数量，该表中存储了 n 个元素。



**方法三：一遍哈希表**

事实证明，我们可以一次完成。在进行迭代并将元素插入到表中的同时，我们还会回过头来检查表中是否已经存在当前元素所对应的目标元素。如果它存在，那我们已经找到了对应解，并立即将其返回。

```python
def two_sum3(nums, target):
    hashmap = {}
    for x, n in enumerate(nums):
        y = target - n
        if y in hashmap:
            return [hashmap[y], x]
        hashmap[n] = x
    return []
```



**复杂度分析：**

* 时间复杂度：O(n)
  我们只遍历了包含有 nnn 个元素的列表一次。在表中进行的每次查找只花费 O(1) 的时间。

* 空间复杂度：O(n)
  所需的额外空间取决于哈希表中存储的元素数量，该表最多需要存储 n 个元素。



### 第二题：两数相加

#### 描述

给出两个 **非空** 的链表用来表示两个非负的整数。其中，它们各自的位数是按照 **逆序** 的方式存储的，并且它们的每个节点只能存储 一位 数字。

如果，我们将这两个数相加起来，则会返回一个新的链表来表示它们的和。

您可以假设除了数字 0 之外，这两个数都不会以 0 开头。

示例：
```python
输入：(2 -> 4 -> 3) + (5 -> 6 -> 4)
输出：7 -> 0 -> 8
原因：342 + 465 = 807
```



#### 解决