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每日算法 - 【Swift 算法】Two Sum 问题:从暴力解法到最优解法的演进

【Swift 算法】Two Sum 问题:从暴力解法到最优解法的演进

本文通过“Two Sum”问题,带你了解如何从最直观的暴力解法,逐步优化到高效的哈希表解法,并对两者进行对比,适合算法入门和面试准备。


💡 问题描述

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 的那两个整数,并返回它们的数组下标。

你可以假设每种输入只会对应一个答案。
不能使用同一个元素两次。


🪓 解法一:暴力枚举(Brute Force)

🧠 思路:

  • 使用两层循环,枚举所有可能的两两组合。
  • 判断它们的和是否等于 target
  • 一旦找到即返回。

💻 代码实现:

func twoSumBruteForce(_ nums: [Int], _ target: Int) -> [Int] {for i in 0..<nums.count {for j in i + 1..<nums.count {if nums[i] + nums[j] == target {return [i, j]}}}return []
}

⏱ 时间复杂度:

  • O(n²):两层循环遍历所有组合。

☁️ 空间复杂度:

  • O(1):只用了常量空间。

✅ 示例:

let nums = [2, 7, 11, 15]
let target = 9
print(twoSumBruteForce(nums, target)) // 输出: [0, 1]

⚡ 解法二:哈希表(最优解法)

🧠 思路:

  • 用一个字典记录“元素值 ➜ 索引”。
  • 遍历数组时,计算目标值与当前元素的差值 complement = target - num
  • 判断这个差值是否已经出现在字典中,如果是,说明找到了。

💻 代码实现:

func twoSum(_ nums: [Int], _ target: Int) -> [Int] {var numToIndex = [Int: Int]()for (index, num) in nums.enumerated() {let complement = target - numif let complementIndex = numToIndex[complement] {return [complementIndex, index]}numToIndex[num] = index}return []
}

⏱ 时间复杂度:

  • O(n):只遍历一遍数组,每次查找/插入都是常数时间。

☁️ 空间复杂度:

  • O(n):用了一个哈希表来存储元素。

✅ 示例:

let nums = [2, 7, 11, 15]
let target = 9
print(twoSum(nums, target)) // 输出: [0, 1]

📊 总结对比

解法时间复杂度空间复杂度特点
暴力解法O(n²)O(1)简单易懂,适合初学者
哈希表解法O(n)O(n)性能更高,适合大数据、面试场景

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