接觸了程式碼，那麼演算法始終是繞不開的一個重點。
演算法對於開發人員，在日常之中的作用很大，但是對於測試人員來說，實際編碼中用到的似乎不是很多。
不過，現在大廠的測試開發的面試，演算法是必考的，而且這也的確是你的程式碼功底的一項重要體現，學學沒壞處。
關於演算法的基礎知識，之前自己也買過書，但是學習的斷斷續續的，練習刷題就更加稀少了。
所以，打算日後做一個【簡單演算法】的記錄：
- 第一，是為了梳理解題思路，加深鞏固。
- 第二，在學習解題的過程中，將薄弱的程式碼環節、演算法基礎補全。
- 第三，算是對演算法練習的一個督促。
題目來自LeetCode傳送門，有興趣的童鞋可以到上面刷題練習。
一、題目：兩數之和
描述
給定一個整數陣列 nums 和一個目標值 target，請你在該陣列中找出和為目標值的那 兩個 整數，並返回他們的陣列下標。
你可以假設每種輸入只會對應一個答案。但是，陣列中同一個元素不能使用兩遍。
示例
給定 nums = [2, 7, 11, 15], target = 9
因為 nums[0] + nums[1] = 2 + 7 = 9
所以返回 [0, 1]
解題
突然有了考試做題的感覺，我覺得首先題目要先審清楚，然後自己嘗試用自己已有的知識去解決。
實在做不出來，也別洩氣，演算法道路一定是曲折的，起碼對我來說是這樣，大佬除外。
另外，不管做不做出來，都要去學習下示例解法，學習解題思路，從中收穫更多。
1. 解法1
我自己嘗試著做，這題因為屬於簡單難度，我用for迴圈的知識進行了暴力破解，程式碼以python3為例：
def twoSum(nums, target):
for i in range(len(nums)):
for j in range(i+1, len(nums)):
if nums[i] + nums[j] == target:
return [i, j]
其實就是2次迴圈，最外層的迴圈，從列表第一個開始遍歷，直到最後一個元素，長度就是len(nums)。
因為題目中說，單元素不能使用兩次，所以內層的迴圈，就從i 之後也就是i+1開始，直到最後一個元素。
拿到了2個數，就進行相加操作，與target進行比較，如果相等，就返回出這2個元素的下標。
執行一下：
def twoSum(nums, target):
for i in range(len(nums)):
for j in range(i+1, len(nums)):
if nums[i] + nums[j] == target:
return [i, j]
if __name__ == "__main__":
print(twoSum2([2, 15, 11, 7], 9))
-------------結果----------------------
D:\Programs\Python\Python36\python.exe D:/練習/leecode/two_sum.py
[0, 3]
Process finished with exit code 0
這題雖然我做出來，但是這個解法並不好，如果遇到一個元素很多的列表，並且最後的2個值 之和 等於目標值，那麼這種情況下，
陣列裡的任意2個元素都要匹配比較一次。
時間複雜度就為：O（N^2）。
空間複雜度還好，因為沒去去開闢額外的空間去計算，所以是：O（1）。
關於複雜度的分析，後面單獨寫一篇介紹。
2. 解法2
上面的解法缺點就是在最壞的時候，陣列裡的任意2個元素都要匹配比較一次，那麼就要來解決這個問題。
換個思路來想，遍歷列表的中的元素x，如果列表中存在 target-x，那麼這2個數的下標就是最終我們要的結果。
官方的建議解法用了雜湊表，對於key-value這樣的儲存形式，x跟它的下標是對應的，這樣一來，找到target-x的時間複雜度就變成了O（1）。
所以新的解法就是：
def twoSum2(nums, target):
hashtable = dict()
for i, num in enumerate(nums):
if target - num in hashtable:
return [hashtable[target - num], i]
hashtable[nums[i]] = i
return []
這裡使用python，可以建立一個空字典。再利用python中的enumerate()函式，遍歷出列表裡的元素和下標。
在每一次的遍歷中，就可以用目標值 target —— 當前元素 num，判斷這個值 在不在字典裡。
這裡用到的是Python 字典 in 操作符，用於判斷鍵是否存在於字典中。
如果在的話，那就返回 字典裡的 元素以及，下標。
因為剛開始迴圈的的時候，字典裡沒資料，所以當每次迴圈後，我們要把這次迴圈的元素跟它的下標 分別 作為 key和value放到字典裡去。
可以加個列印看下 字典的操作過程：
def twoSum2(nums, target):
hashtable = dict()
for i, num in enumerate(nums):
if target - num in hashtable:
return [hashtable[target - num], i]
hashtable[nums[i]] = i
print(hashtable)
return []
if __name__ == "__main__":
print(twoSum2([4, 15, 3, 7, 2], 9))
=============================結果==============================
D:\Programs\Python\Python36\python.exe D:/練習/leecode/two_sum.py
{4: 0}
{4: 0, 15: 1}
{4: 0, 15: 1, 3: 2}
{4: 0, 15: 1, 3: 2, 7: 3}
[3, 4]
Process finished with exit code 0
最終，分析解法2的複雜度：
時間複雜度—— O(N)，N 是列表中的元素數量。對於每一個元素 x，我們可以 O(1) 地尋找 target - x。
空間複雜度—— O(N)，其中 N 是陣列中的元素數量。主要是雜湊表的開銷，在空間上的消耗。
其實也不能說解法1就是最爛的，因為演算法沒有最好的演算法，只有最適合的演算法。
隨著需求在空間和時間的取捨的不同，具體決定使用哪種演算法也是不同的。
二、小結
在這個簡單演算法裡，學習和回顧到的知識點：
- 雜湊表的優點
- python的enumerate()函式的運用
- Python 字典 in 操作符，用於判斷鍵是否存在於字典中