leetcode练习——数组篇（1）（std::ios::sync_with_stdio(false);std::cin.tie(nullptr);）

题号1. 两数之和：

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，你不能重复利用这个数组中同样的元素。

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]

才拿到这道题时，第一个反应是遍历每个元素 x，并查找是否存在一个值与 target−x 相等的目标元素的暴力解法，时间复杂度为O(n²)，C++实现如下：

class Solution {
public:vector<int> twoSum(vector<int>& nums, int target) {vector<int> ret;for (int i = 0; i < nums.size(); i++){for(int j = i + 1; j < nums.size(); j++){if(nums[i] == target - nums[j]){ret.push_back(i);ret.push_back(j);return ret;}                }}ret.push_back(-1);ret.push_back(-1);return ret;}
};

系统耗时显示是164ms，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)，空间复杂度为O(1)。

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。

class Solution {
public:vector<int> twoSum(vector<int>& nums, int target){unordered_map<int, int> hm1;for (int i = 0; i < nums.size(); ++i) {int complement = target - nums[i];if(hm1.find(complement) != hm1.end()){return vector<int>{hm1.find(complement)->second, i};}hm1[nums[i]] = i;}return vector<int>{-1, -1};}
};

时间立马缩减到了8ms，性能的提升是立竿见影的，但是看了标准答案，看到有位大神居然将耗时缩减到了4ms，这里附上他的解法：

static const auto io_sync_off = []()
{// turn off syncstd::ios::sync_with_stdio(false);// untie in/out streamsstd::cin.tie(nullptr);return nullptr;
}();class Solution {
public:vector<int> twoSum(vector<int>& nums, int target){map<int, int> hm1;for (int i = 0; i < nums.size(); ++i) {int complement = target - nums[i];if(hm1.find(complement) != hm1.end()){return vector<int>{hm1.find(complement)->second, i};}hm1[nums[i]] = i;}return vector<int>{-1, -1};}
};

看完特地查了下开头的函数，详细的解释在下面：https://blog.csdn.net/qq_32320399/article/details/81518476

https://blog.csdn.net/YinJianxiang/article/details/76436089

在ACM里，经常出现数据集超大造成 cin TLE的情况。这时候大部分人（包括原来我也是）认为这是cin的效率不及scanf的错，甚至还上升到C语言和C++语言的执行效率层面的无聊争论。其实像上文所说，这只是C++为了兼容而采取的保守措施。我们可以在IO之前将stdio解除绑定，这样做了之后要注意不要同时混用cout和printf之类。

在默认的情况下cin绑定的是cout，每次执行 << 操作符的时候都要调用flush，这样会增加IO负担。可以通过tie(0)（0表示NULL）来解除cin与cout的绑定，进一步加快执行效率。

题号4. 寻找两个有序数组的中位数：

给定两个大小为 m 和 n 的有序数组 nums1 和 nums2。

请你找出这两个有序数组的中位数，并且要求算法的时间复杂度为 O(log(m + n))。

你可以假设 nums1 和 nums2 不会同时为空。

示例 1:

nums1 = [1, 3]
nums2 = [2]则中位数是 2.0

示例 2:

nums1 = [1, 2]
nums2 = [3, 4]则中位数是 (2 + 3)/2 = 2.5

我的思路是类似二路归并排序，但是不需要新的数组来存放两个数组的数据，也不需要将所有数据全部排序，只需要取到中间两个数。首先计算出总个数，然后求出中间两个数的下标 m 和 n ，定义两个指针，分别从两个数组的左边开始向后推进，知道遍历到第 m 个和第 n 个，求出两数的平均数并返回。当然这里同样解除了 IO 的同步用于提升性能。

double findMedianSortedArrays(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2)
{int size = nums1.size() + nums2.size();int m = 0, n = 0;// 判断中位数是两数平均值还是单个值if (size % 2 == 1) // 总个数为基数则为中间值{n = size / 2;m = n;}else                // 偶数则为中间俩个数的平均值{n = size / 2;m = n - 1;}double midData = 0;int leftPoint  = 0;int rightPoint = 0;// 获取中位数for (int i = 0; i <= n; ++i){// 对数组进行判断是否越界if ( leftPoint >= nums1.size() ) // 即将进行的操作下标将越界{if (midData == 0)midData = ( (double)( nums2[m - leftPoint] + nums2[n - leftPoint] ) ) / 2;elsemidData = ( midData + nums2[n - leftPoint] ) / 2;return midData;}if ( rightPoint >= nums2.size() ) // 即将进行的操作下标将越界{if (midData == 0)midData = ( (double)( nums1[m - rightPoint] + nums1[n - rightPoint] ) ) / 2;elsemidData = ( midData + nums1[n - rightPoint] ) / 2;return midData;}// 向后推进if (nums1[leftPoint] <= nums2[rightPoint]){if (i == m)midData = (double)nums1[leftPoint];if (i == n){midData = ( midData + nums1[leftPoint] ) / 2;return midData;}leftPoint++;} else{if (i == m)midData = (double)nums2[rightPoint];if (i == n){midData = ( midData + nums2[rightPoint] ) / 2;return midData;}rightPoint++;}}return midData;
}

这里出现了一个很奇怪的事情，我的方法在leetcode上显示的时间耗时是32ms，我采用16ms的方法，提交之后还是显示的32ms，于是我在自己电脑上写了测试用例计算耗时：

#include <iostream>
#include <windows.h>
#include <vector>
#include <unordered_map>using namespace std;// 关闭 IO 同步
static const auto io_sync_off = []()
{// turn off syncstd::ios::sync_with_stdio(false);// untie in/out streamsstd::cin.tie(nullptr);return nullptr;
}();double findMedianSortedArrays(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2)
{int size = 0;if(nums1.size() != 0 || nums2.size() != 0){size = nums1.size() + nums2.size();}else{return false;}int m = 0, n = 0;// 判断中位数是两数平均值还是单个值if (size % 2 == 1) // 总个数为基数则为中间值{n = size / 2;m = n;}else                // 偶数则为中间俩个数的平均值{n = size / 2;m = n - 1;}double midData = 0;int leftPoint  = 0;int rightPoint = 0;// 获取中位数for (int i = 0; i <= n; ++i){// 对数组进行判断是否越界if ( leftPoint >= nums1.size() ) // 即将进行的操作下标将越界{if (midData == 0)midData = ( (double)( nums2[m - leftPoint] + nums2[n - leftPoint] ) ) / 2;elsemidData = ( midData + nums2[n - leftPoint] ) / 2;return midData;}if ( rightPoint >= nums2.size() ) // 即将进行的操作下标将越界{if (midData == 0)midData = ( (double)( nums1[m - rightPoint] + nums1[n - rightPoint] ) ) / 2;elsemidData = ( midData + nums1[n - rightPoint] ) / 2;return midData;}// 向后推进if (nums1[leftPoint] <= nums2[rightPoint]){if (i == m)midData = (double)nums1[leftPoint];if (i == n){midData = ( midData + nums1[leftPoint] ) / 2;return midData;}leftPoint++;} else{if (i == m)midData = (double)nums2[rightPoint];if (i == n){midData = ( midData + nums2[rightPoint] ) / 2;return midData;}rightPoint++;}}return midData;
}// 性能最优解法
int findKth(vector<int> nums1, vector<int> nums2, int k)
{if (nums1.empty()) return nums2[k - 1];if (nums2.empty()) return nums1[k - 1];if (k == 1) return min(nums1[0], nums2[0]);int i = min((int)nums1.size(), k / 2), j = min((int)nums2.size(), k / 2);if (nums1[i - 1] > nums2[j - 1]) {return findKth(nums1, vector<int>(nums2.begin() + j, nums2.end()), k - j);} else {return findKth(vector<int>(nums1.begin() + i, nums1.end()), nums2, k - i);}return 0;
}double findMedianSortedArrays2(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2)
{int m = nums1.size(), n = nums2.size();return (findKth(nums1, nums2, (m + n + 1) / 2) + findKth(nums1, nums2, (m + n + 2) / 2)) / 2.0;
}int main()
{struct timespec startTime,endTime;// 题号 4 测试用例
#if 1clock_gettime(CLOCK_MONOTONIC, &startTime);vector<int> vector1;vector<int> vector2;vector1.push_back(1);vector1.push_back(2);vector2.push_back(4);vector2.push_back(6);clock_gettime(CLOCK_MONOTONIC, &endTime);cout << "pushIn vector time cost :" << endTime.tv_nsec - startTime.tv_nsec << " ns" << endl;// my methodclock_gettime(CLOCK_MONOTONIC, &startTime);for (int i = 0; i < 10; ++i)findMedianSortedArrays(vector1,vector2);clock_gettime(CLOCK_MONOTONIC, &endTime);cout << "my   function time cost :" << endTime.tv_nsec - startTime.tv_nsec << "ns" << endl;// 最佳方法clock_gettime(CLOCK_MONOTONIC, &startTime);for (int i = 0; i < 10; ++i)findMedianSortedArrays2(vector1,vector2);clock_gettime(CLOCK_MONOTONIC, &endTime);cout << "best function time cost :" << endTime.tv_nsec - startTime.tv_nsec << "ns" << endl;
#endifreturn 0;
}

我的电脑上函数运行10次耗时如图所示。

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