1. Array and linked list. 2. Computational complexity. 3. Fix a mistake in counting_sort.md
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权衡时间与空间
理想情况下,我们希望算法的时间复杂度和空间复杂度都能达到最优。然而在实际情况中,同时优化时间复杂度和空间复杂度通常是非常困难的。
降低时间复杂度通常需要以提升空间复杂度为代价,反之亦然。我们将牺牲内存空间来提升算法运行速度的思路称为「以空间换时间」;反之,则称之为「以时间换空间」。
选择哪种思路取决于我们更看重哪个方面。在大多数情况下,时间比空间更宝贵,因此以空间换时间通常是更常用的策略。当然,在数据量很大的情况下,控制空间复杂度也是非常重要的。
示例题目 *
以 LeetCode 全站第一题 两数之和 为例。
!!! question "两数之和"
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 `target` 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。但是,数组中同一个元素在答案里不能重复出现。
你可以按任意顺序返回答案。
「暴力枚举」和「辅助哈希表」分别对应“空间最优”和“时间最优”的两种解法。遵循时间比空间更宝贵的原则,后者是本题的最佳解法。
方法一:暴力枚举
考虑直接遍历所有可能的组合。通过开启一个两层循环,判断两个整数的和是否为 target
,若是,则返回它们的索引(即下标)。
=== "Java"
```java title="leetcode_two_sum.java"
[class]{leetcode_two_sum}-[func]{twoSumBruteForce}
```
=== "C++"
```cpp title="leetcode_two_sum.cpp"
[class]{}-[func]{twoSumBruteForce}
```
=== "Python"
```python title="leetcode_two_sum.py"
[class]{}-[func]{two_sum_brute_force}
```
=== "Go"
```go title="leetcode_two_sum.go"
[class]{}-[func]{twoSumBruteForce}
```
=== "JavaScript"
```javascript title="leetcode_two_sum.js"
[class]{}-[func]{twoSumBruteForce}
```
=== "TypeScript"
```typescript title="leetcode_two_sum.ts"
[class]{}-[func]{twoSumBruteForce}
```
=== "C"
```c title="leetcode_two_sum.c"
[class]{}-[func]{twoSumBruteForce}
```
=== "C#"
```csharp title="leetcode_two_sum.cs"
[class]{leetcode_two_sum}-[func]{twoSumBruteForce}
```
=== "Swift"
```swift title="leetcode_two_sum.swift"
[class]{}-[func]{twoSumBruteForce}
```
=== "Zig"
```zig title="leetcode_two_sum.zig"
[class]{}-[func]{twoSumBruteForce}
```
该方法的时间复杂度为 O(n^2)
,空间复杂度为 O(1)
,属于以时间换空间。此方法时间复杂度太高,在大数据量下非常耗时。
方法二:辅助哈希表
考虑借助一个哈希表,key-value 分别为数组元素和元素索引。循环遍历数组中的每个元素 num,并执行:
- 判断数字
target - num
是否在哈希表中,若是则直接返回该两个元素的索引; - 将元素
num
和其索引添加进哈希表;
=== "Java"
```java title="leetcode_two_sum.java"
[class]{leetcode_two_sum}-[func]{twoSumHashTable}
```
=== "C++"
```cpp title="leetcode_two_sum.cpp"
[class]{}-[func]{twoSumHashTable}
```
=== "Python"
```python title="leetcode_two_sum.py"
[class]{}-[func]{two_sum_hash_table}
```
=== "Go"
```go title="leetcode_two_sum.go"
[class]{}-[func]{twoSumHashTable}
```
=== "JavaScript"
```javascript title="leetcode_two_sum.js"
[class]{}-[func]{twoSumHashTable}
```
=== "TypeScript"
```typescript title="leetcode_two_sum.ts"
[class]{}-[func]{twoSumHashTable}
```
=== "C"
```c title="leetcode_two_sum.c"
[class]{}-[func]{twoSumHashTable}
```
=== "C#"
```csharp title="leetcode_two_sum.cs"
[class]{leetcode_two_sum}-[func]{twoSumHashTable}
```
=== "Swift"
```swift title="leetcode_two_sum.swift"
[class]{}-[func]{twoSumHashTable}
```
=== "Zig"
```zig title="leetcode_two_sum.zig"
[class]{}-[func]{twoSumHashTable}
```
该方法的时间复杂度为 O(N)
,空间复杂度为 O(N)
,体现了以空间换时间。尽管此方法引入了额外的空间使用,但在时间和空间的整体效率更为均衡,因此它是本题的最优解法。