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  • 快速/冒泡排序与map的containsKey方法之时间复杂度

    【例题】给定一个整数数组nums 和一个目标值 target,请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。

      *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。

    看到题的第一眼想到的便是暴力解法,代码如下

            public static Object[] test1(int[] nums,int num){
    		long t1 = System.currentTimeMillis();
    		for(int i = 0; i < nums.length; i++){
    			for(int j = i+1; j < nums.length;  j++){
    				if(nums[j] + nums[i] == num){
    					long t2 = System.currentTimeMillis();
    					long t3 = t2 - t1;
    					//返回两个数组下标及所用时间
    					return new Object[]{i,j,t3};
    				}
    			}
    		}
    		long t2 = System.currentTimeMillis();
                    return new Object[]{"No sulution",t2-t1};
    	} 

    时间复杂度为O(n^2),空间复杂度为O(1)。

    当数据量小于一万时,运行没有任何卡顿,但当处理大数据量时,速度明显变慢,于是就采用hashmap的方式比较了一下:

            public static Object[] test2(int[] nums, int num) {
    		//时间戳
    		long t1 = System.currentTimeMillis();
                    Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
                    for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
                            int tmp = num - nums[i];
                            //判断map中是否包含键名tmp
                            if (map.containsKey(tmp)) {
    			        long t2 = System.currentTimeMillis();
    				//返回两个数组下标及所用时间
                                    return new Object[] { i, map.get(tmp), t2-t1 };
                            }
                            map.put(nums[i], i);
                    }
    		long t2 = System.currentTimeMillis();
                    return new Object[]{"No sulution",t2-t1};
            }                            
    

     时间复杂度为O(n),空间复杂度为O(n)。

       数量小时,暴力解法与hashmap方式效率差不多,但当处理大数据时,使用containsKey方法会大大降低消耗。

     

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/gonghuixin/p/12981927.html
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