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哈喽，大家好，欢迎来到青铜三人行的每周一题现场。在接下来的时间里，我们三人（Helen、书香、曾大师）会在每周选择一道编程算法题来完成，和大家一起探讨一下解题的思路。所谓每周一题，代码无敌，欢迎各位小伙伴们一起进入我们的刷题之旅~

两数之和

青铜三人行——每周一题@两数之和

力扣题目

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。

//给定 nums = [2, 7, 11, 15], target = 9
//因为 nums[0] + nums[1] = 2 + 7 = 9
//所以返回 [0, 1]

解法一

拿到题目，Helen 心想，这次题目难道不大。略一思忖，要在数组中找到满足某个条件的两个数，一个双重循环搞定即可：

function twoSum(num, target) {for (const index in num) {for (const _index in num) {if (index !== _index && num[index] + num[_index] === target) {return [index, _index];}}}
}

//作者：Helen
//链接：https://leetcode-cn.com/circle/discuss/5cC2dU/view/p3MA3g/
//来源：力扣（LeetCode）
//著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。

顺利通过题目！但是效率似乎并不理想…

解法二

接下来就要优化算法，Helen 审视代码，发觉影响效率的主要原因恐怕是在于双重循环所造成的 O(n²) 复杂度。要想提高效率，恐怕就要在一重循环里搞定题目。但如何在一次迭代中找到两个数的关系呢？确实颇费考虑… 算法领域中，空间与时间通常如同鱼和熊掌一般不可兼得。空间换时间…Helen 灵光一现，对了，一次迭代中表现两个数的关系，可以在 map 结构中用查找 key 的方式呀。考虑至此，信手写出了第二版代码：

function twoSum(nums, target) {const numsMap = {};for (const index in nums) {numsMap[nums[index]] = index;}for (const index in nums) {const complement = target - nums[index];if (numsMap[complement] && numsMap[complement] !== index) {return [index, numsMap[complement]];}}
}

//作者：Helen
//链接：https://leetcode-cn.com/circle/discuss/5cC2dU/view/p3MA3g/
//来源：力扣（LeetCode）
//著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。

如此一来，时间复杂度减为 O(n)，速度果然大大提高：

书香作为一个函数式编程的拥护者，平日里对 map, filter, reduce 等方法都记在心里。看到这个代码，心想恐怕在循环中对数组的频繁引用是一个可以优化的点，于是利用 JavaScript 中内置的 reduce 方法稍作修改：

const twoSum = function(nums, target) {const objNums = nums.reduce((acc, num,index) => {acc[num]=index; return acc},{});
for (let i=0; i<nums.length;i++) {const num = nums[i];const other = objNums[target-num];if(other!==undefined && other!==i){return [i,other]}}return;
};

//作者：demongodYY
//链接：https://leetcode-cn.com/circle/discuss/5cC2dU/view/8eOrHo/
//来源：力扣（LeetCode）
//著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。

时间和空间上居然都有所提高，看来 JavaScript 对内置方法的优化果然到位：

解法三

于此同时，Helen 则进一步对代码进行了优化。题目要求只需要找到满足条件的两个数，那么有可能在没有遍历完的时候就能找到呀。如此一来，就不必提前将整个数组转换成 map 结构，而是边转换边查找，在找到满足条件的时候即可返回：

function twoSum(nums, target) {const numsMap = {};for (const index in nums) {const complement = target - nums[index];if (numsMap[complement]) {return [ index, numsMap[complement]];}numsMap[nums[index]] = index;}
}

//作者：Helen
//链接：https://leetcode-cn.com/circle/discuss/5cC2dU/view/p3MA3g/
//来源：力扣（LeetCode）
//著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。

如此一来，代码性能大大地得到了优化：

extra

最后，由曾大师为我们在 go 语言中展现了一把对内存的极致管理，也体现了对于不同编程语言特性的优化差别：

func twoSum(nums []int, target int) []int {for i := 0; i < len(nums); i++ { for j := i+1; j < len(nums); j++ {if nums[i]+nums[j] == target {return []int{i,j}}}}return []int{}
}

//作者：glowd
//链接：https://leetcode-cn.com/circle/discuss/5cC2dU/view/omqRef/
//来源：力扣（LeetCode）
//著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。

天啊，内存消耗仅为 2.9MB，在所有 Go 提交中击败了 100% 的用户！

结尾

OK，这就是咱们青铜三人行的第一次分享的全部内容啦，虽然很多地方还不完善，但也希望凭借一点微薄的力量，提起大家对编程算法题的兴趣。

如果看到了这次分享，你有一些灵感的话，请立即拿起手中的键盘，打开 leetcode 的网站找到题目先刷一遍，并与我们或者身边的小伙伴们分享你的思路~

下周见！

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青铜三人行之两数之和

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解法二

解法三

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结尾

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