打卡力扣题目二

目录

一、问题

二、 解题方法一

三、enumerate函数介绍

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● Review: 阅读并点评至少一篇英文技术文章
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一、问题
给定一个整数数组 nums 和一个整数目标值 target，请你在该数组中找出 和为目标值 target 的那 两个整数，并返回它们的数组下标。 

二、 解题方法一
def two_sum(nums, target):
    hashmap = {}
    for i, num in enumerate(nums):
        if target - num in hashmap:
            return [hashmap[target - num], i]
        hashmap[num] = i
这段代码实现了一个函数 `two_sum`,用于在一个整数数组 `nums` 中找出两个数，使它们的和等于给定的目标值 `target`。

具体实现过程如下：

1. 首先定义一个空字典 `hashmap`,用于存储已经遍历过的元素及其对应的下标。
2. 然后使用 `enumerate` 函数对数组 `nums` 进行遍历，得到每个元素的下标 `i` 和值 `num`。
3. 对于当前元素 `num`,我们计算出它与目标值 `target` 的差值 `target - num`,然后在字典 `hashmap` 中查找是否存在这个差值作为键的元素。如果存在，说明找到了这两个数，直接返回它们的下标即可。
4. 如果字典 `hashmap` 中不存在差值为 `target - num` 的键，则将当前元素 `num` 作为键，下标 `i` 作为值存入字典中。这样，在后续的遍历过程中，如果再次遇到相同的差值，就可以直接从字典中获取到它们对应的下标，从而找到这两个数。
5. 如果遍历完整个数组都没有找到符合条件的两个数，则返回 None 或者抛出异常。

需要注意的是，这个算法的时间复杂度为 O(n),其中 n 为数组的长度。因为在最坏情况下，我们需要遍历整个数组才能确定是否存在符合条件的两个数。

 在计算机科学中，时间复杂度是一个函数，它定性描述该算法的运行时间。这是一个代表算法输入值的字符串的长度的函数。时间复杂度常用大O符号表述，不包括这个函数的低阶项和首项系数。

例如，如果一个算法的时间复杂度为 O(n),则当输入大小增加时，该算法的运行时间将按 n 的幂次增加。同样，如果一个算法的时间复杂度为 O(n^2),则当输入大小增加时，该算法的运行时间将按 n^2 的幂次增加。

三、enumerate函数介绍
enumerate() 是 Python 的一个内置函数，用于将一个可遍历的数据对象(如列表、元组或字符串)组合为一个索引序列，同时列出数据和数据下标，一般用在 for 循环当中。 

下面是 `enumerate()` 函数的语法：

enumerate(sequence, [start=0])
其中，`sequence` 是一个序列、迭代器或其他支持迭代对象；`start` 是下标起始位置，默认值为 0。

`enumerate()` 函数返回一个枚举对象，可以使用 `list()` 函数将其转换为列表。例如：

fruits = ['apple', 'banana', 'orange']
for i, fruit in enumerate(fruits):
    print(i, fruit)
输出结果为：
0 apple
1 banana
2 orange