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# 哈希优化策略
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在算法题中，**我们常通过将线性查找替换为哈希查找来降低算法的时间复杂度**。我们借助一个算法题来加深理解。
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!!! question
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给定一个整数数组 `nums` 和一个目标元素 `target` ，请在数组中搜索“和”为 `target` 的两个元素，并返回它们的数组索引。返回任意一个解即可。
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## 线性查找：以时间换空间
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考虑直接遍历所有可能的组合。如下图所示，我们开启一个两层循环，在每轮中判断两个整数的和是否为 `target` ，若是，则返回它们的索引。
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代码如下所示：
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```src
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[file]{two_sum}-[class]{}-[func]{two_sum_brute_force}
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```
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此方法的时间复杂度为 $O(n^2)$ ，空间复杂度为 $O(1)$ ，在大数据量下非常耗时。
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## 哈希查找：以空间换时间
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考虑借助一个哈希表，键值对分别为数组元素和元素索引。循环遍历数组，每轮执行下图所示的步骤。
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1. 判断数字 `target - nums[i]` 是否在哈希表中，若是，则直接返回这两个元素的索引。
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2. 将键值对 `nums[i]` 和索引 `i` 添加进哈希表。
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=== "<1>"
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=== "<2>"
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=== "<3>"
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实现代码如下所示，仅需单层循环即可：
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```src
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[file]{two_sum}-[class]{}-[func]{two_sum_hash_table}
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```
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此方法通过哈希查找将时间复杂度从 $O(n^2)$ 降至 $O(n)$ ，大幅提升运行效率。
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由于需要维护一个额外的哈希表，因此空间复杂度为 $O(n)$ 。**尽管如此，该方法的整体时空效率更为均衡，因此它是本题的最优解法**。
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