Two Sum-n方优化与C++map的使用

LeetCode第一题，刚拿到题目时虽然明知道n方的遍历算法会超时，但还是不信邪的提交了一次，然而编程不存在运气，TLE不可避免。但是之后的思维方式比较直接，我并没有立刻想到O(n)的方法，想了一种先对数组进行排序，利用目标数和待选择的数的关系来减小搜索范围：

1.不存在负数：那么比目标数大的数不必搜索

2.存在负数：搜索负数和比目标大的数，或者搜索正数比目标小的数；这种情况还存在全为负数，只能按照最差的n方方式搜索。

按照这个优化思路，虽然算法严格意义上来说是n方复杂度的，但是实际性能并不一定这么差，以下是AC代码：

class Solution {
public:
vector<int> twoSum(vector<int>& nums, int target) {
map<int, int> datamap;
vector<int> res;
int i;
int n=nums.size();
for(i=0;i<n;i++)
datamap[nums[i]]=i;
map<int,int>::iterator it;
for(i=0;i<n;i++)
{
it=datamap.find(target-nums[i]);
if(it!=datamap.end()&&it->second!=i)
{
if(i>it->second){
res.push_back(it->second + 1);
res.push_back(i + 1);

}
else
{
res.push_back(i + 1);
res.push_back(it->second + 1);

}
break;
}
}
return res;

}
};

map

本想再试一下hashmap，但是由于并不是标准C++库，所以需要以下头文件和命名空间：

#include <ext/hash_map>
using namespace __gnu_cxx;

才可以在linux上的Eclispe里编译，但是提交发现leetcode的评测环境并不支持以上库，也就没有再试，但是看到网上很多推荐使用unordered_map：

#include <tr1/unordered_map>

使用方法和map，hashmap类似。

PS：

这个题目的数据并不是排好序的！

以下是几组容易wa的测试数据：[-1,-2,-3,-4,-5] -8 ,[0,3,4,0] 0,[-3,4,3,90] 0。

这个题目也是逆向思维的简单应用，并不需要复杂的算法和精妙的构思，反转一下足够。