Leetcode的刷题之旅（2018年2月22日）

人生第一次写博客，开个好头吧，本意是写给自己复习用的。

Leetcode刷题：https://leetcode.com/problemset/algorithms/

Problem 1(Easy)

Title: 

Given an array of integers, return indices of the two numbers such that they add up to a specific target.

You may assume that each input would have exactly one solution, and you may not use the same element twice.

Example:

Given nums = [2, 7, 11, 15], target = 9,

Because nums[0] + nums[1] = 2 + 7 = 9,
return [0, 1].

Solution 1(Brute Force): 先找到第一个数x，再用target-x遍历数组剩下的部分，找不到则报错。

Sub problem: 时间复杂度和空间复杂度http://blog.csdn.net/xiaoxiaopengbo/article/details/51583386

1. 时间频度: 一个算法中的语句执行次数称为语句频度或时间频度。记为T(n)。

2. Ο(1)表示基本语句的执行次数是一个常数，一般来说，只要算法中不存在循环语句，其时间复杂度就是Ο(1)。其中Ο(log₂n)、Ο(n)、 Ο(nlog₂n)、Ο(n²)和Ο(n³)称为多项式时间，而Ο(2ⁿ)和Ο(n!)称为指数时间。计算机科学家普遍认为前者（即多项式时间复杂度的算法）是有效算法，把这类问题称为P（Polynomial,多项式）类问题，而把后者（即指数时间复杂度的算法）称为NP（Non-Deterministic Polynomial, 非确定多项式）问题。

3.  空间复杂度：S(n)定义为该算法所耗费的存储空间

Solution 2:哈希表one-pass（hashmap和hashtable），重难点是遍历Map；补码、反码、原码；

                    时间复杂度由O(n​2)变成O(n)。

Solution 3：哈希表one-pass，一边检查是否有组成两个数的sum达到要求，一边把num的数值放入map

Problem 9(easy)

Title:

Solution 1