【LeetCode】两数之和, map()函数,将list中的string批量转化成int/float

给定一个整数数组 nums 和一个目标值 target,请你在该数组中找出和为目标值的那 两个 整数,并返回他们的数组下标。

你可以假设每种输入只会对应一个答案。但是,你不能重复利用这个数组中同样的元素。

示例:

给定 nums = [2, 7, 11, 15], target = 9

因为 nums[0] + nums[1] = 2 + 7 = 9
所以返回 [0, 1]

#个人解答:

class Solution(object):
    def twoSum(self, nums, target):
        """
        :type nums: List[int]
        :type target: int
        :rtype: List[int]
        """
        for i in range(len(nums)-1):
            for j in range(len(nums)-i-1):
                if nums[i]+nums[i+j+1] == target:
                    return [i,i+j+1]

其他解答:

解法一:暴力循环

class Solution(object):
	def twoSum(self, sums,target):
        size = len(nums)
        for i, m in enumerate(nums):
            j = i + 1
            while j < size:
                if target == (m + nums[j]):
                    return [i, j]
                else:
                    # print(i, j, m + _n, " didn't match!")
                    j += 1


对于给定的target,遍历数组 时间复杂度O(n), 查找target == m+ n的元素,时间复杂度 O(n) 因为时间复杂度为 O(n^2) 遍历过程,未使用数据结构存储,故空间复杂度为O(1) 耗时 60ms

解法二:字典模拟Hash   

class Solution(object):
	def twoSum(self, sums,target):
        _dict = {}
        for i, m in enumerate(nums):
            _dict[m] = i

        for i, m in enumerate(nums):
            j = _dict.get(target - m)
            if j is not None and i != j:
                return [i, j]

时间复杂度为O(n) 空间复杂度为O(n) 执行时间 52 ms

解法三:一遍字典模拟Hash

class Solution(object):
	def twoSum(self, sums,target):
        _dict = {}
        for i, m in enumerate(nums):
            if _dict.get(target - m) is not None:
                return [i, _dict.get(target - m)]
            _dict[m] = i

时间复杂度为O(n) 空间复杂度为O(n) 执行时间 46 ms。

map()函数:

将list中的string批量转化成int/float

a = ["1", "2", "3.1"]
b = list(map(eval, a))
a1 = ["1","2","3"]
b1 = list(map(int, a1))
print(b)
print(b1)
print(list(map(int, a))

输出:

[1, 2, 3.1]
[1, 2, 3]
ValueError: invalid literal for int() with base 10: '3.1'

参考链接:https://leetcode-cn.com/problems/two-sum/solution/python3-san-chong-jie-fa-by-smallhi/
 

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