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目录

1.两数之和

a.核心思想

b.思路

c.步骤

2.两个浮点类型不可以直接判断相等以及解决方案

a.例子1

b.例子2

c.解决方案

1.两数之和

1. 两数之和 - 力扣（LeetCode）https://leetcode.cn/problems/two-sum/description/

class Solution { public: vector<int> twoSum(vector<int>& nums, int target) { // 用于存储数值及其索引的哈希表 unordered_map<int, int> mmap; for(int i = 0; i < nums.size(); i++) { // 计算目标值与当前值的差值 int num = target - nums[i]; if(mmap.find(num) != mmap.end()) { // 如果差值存在于哈希表中，返回结果 return {mmap[num], i}; } // 将当前数值及其索引存入哈希表 mmap[nums[i]] = i; } return {}; } };

a.核心思想

利用哈希表（或字典）存储数组元素值及其下标，通过一次遍历快速查找是否存在满足两数之和为目标值的另一个元素。

b.思路

遍历数组，对于每个元素，计算目标值与该元素的差值，查看差值是否在哈希表中，若在则找到答案；若不在则将当前元素值及其下标存入哈希表，继续遍历。

c.步骤

① 初始化一个空的哈希表。

② 遍历数组nums，对于每个元素nums[i]：

• 计算complement = target - nums[i]。

• 检查complement是否在哈希表中，若在则返回[hash[complement], i]。

• 若不在，将nums[i]作为键，i作为值存入哈希表。

③ 遍历结束若未找到则返回空数组（题目假设有答案，此步可省略异常处理）。

2.两个浮点类型不可以直接判断相等以及解决方案

a.例子1

0.1 + 0.2 == 0.3→ 实际计算可能为0.30000000000000004（二进制浮点表示误差），直接判断不等。

b.例子2

1.0 / 3.0 * 3.0 == 1.0→ 除法后乘法可能因舍入误差导致不等于1。

c.解决方案

用误差范围判断，如abs(a - b) < 1e-9（绝对误差）或abs(a - b) / max(|a|, |b|) < 1e-9（相对误差）。

希望这些内容对大家有所帮助！

感谢大家的三连支持！