leetcode_1. Two Sum
前言：
这段时间开始敲leetcode。我认为这并不仅仅只是为了应付笔试，面试。而是确实有着一定的意义。
尤其，你提交代码后，网站会多方面验证你的答案。
另外，提交成功后，你可以查看自己的运行时间，以及别人的运行时间。
最最关键的是，这之后，你可以查看别人的优秀代码。
这还不算，其中讨论模块，解决方案模块。
虽然以前在大学，玩过ACM。但是，体验和leetcode差很多。
所以，我是比较推荐的。
之前，我都是按照题目的序号来进行解题。
不过，其中hard难度的题目，确实对于现在的我来说有一定难度。
尤其是做到一篇寻找最长回文串的midium难度后，又做了一个判断是否为回文串的easy难度题目。
所以，我决定从简单的题目开始做起来。
我应该只会将一些midium难度的题目发布上来。以及一些有着不错亮点的easy题目。
一，问题：
Given an array of integers, return indices of the two numbers such that they add up to a specific target.
You may assume that each input would have exactly one solution, and you may not use the same element twice.
Example:
Given nums = [2, 7, 11, 15], target = 9,
Because nums[0] + nums[1] = 2 + 7 = 9,
return [0, 1].
翻译：
函数的输入是一个int数组以及一个目标值。通过在数组中选择两个int整数，来凑出目标值。
我们可以假设每个输入只有一个解决方案。并且数组中的每个元素只能使用一次。
（貌似，现在已经有了leetcode中文版。但是一方面，我希望锻炼一下自己的专业英文，另一方面，中文版的功能支持还不完善）
二，思路：
1.暴力法：通过双重循环，来遍历所有可能性，判断是否与目标值相等，如果相等，输入该循环内的两个数。
优化：类比于排序算法的优化，外层循环遍历的nums[i]与内层循环遍历的nums[j]，完全没必要再通过外层循环的nums[j]与内层循环的nums[i]这样来重复。
2.针对法：通过单次循环获取数组中每一个元素nums[i]，再通过找寻数组内是否存在nums[j]使得nums[j]==target-nums[i],因为许多语言，内置了相关的搜搜索函数。如js的indexof.
三，代码：
我之后的这些题目都将采用go语言来实现。
V1:
func twoSum(nums []int, target int) []int {
result := make([]int, 0)
for k, v := range nums {
for k2, v2 := range nums[k+1:] {
if v+v2 == target {
result = append(result, k,k2+k+1)
return result
}
}
}
return result
}
由于并没有在go中找到相关的类似indexof的函数，所以，我便采用了暴力解法。
Runtime:80ms,6.40%
这里，我对于go的slice产生了一些疑惑，这导致我增添了一个无用的result变量。所以，我需要修改一下。
V2：
func twoSum(nums []int, target int) []int {
for k, v := range nums {
for k2, v2 := range nums[k+1:] {
if v+v2 == target {
return []int{k, k+k2+1}
}
}
}
return []int{}
}
PS:我们完全可以通过一句 return []int{k, k+k2+1} 来新建并返回一个匿名的slice。
Runtime:36ms,39.93%
相对与V1版本有了进步，但是仍然与TOP1的差很多。
从语法的角度，改进的空间已经不是很大了。那么只能从算法的结构上来提升。
虽然，go语言没有indexof。但是go语言还有map。
我曾今见过一两个通过map来提升速度的函数。但是，轮到自己来设计，还真是有些不适应。尤其，我对map还不是那么的熟悉，这导致我无法了解它的原理，从而降低耗时。
所以，我只能先试一试。直接先将所有的值都放在Map上，然后通过map间接性的实现indexof功能。
V3：
func twoSum(nums []int,target int) []int {
m:=make(map[int]int)
for k,v:=range nums{
m[v]=k
}
for k,v:=range nums{
another:=target-v
k2,ok:=m[another]
if ok== true &&k!=k2{
return []int{k,k2}
}
}
return nil
}
PS：这算是最无脑，直接的map算法。
Runtime:32ms，40.19%
即使这个算法非常无脑，只是非常僵硬地使用了map。但是依旧比v2快速。并且，这个方法从代码的角度依旧可以改进嘛。
起码两次循环遍历，完全是可以避免的。
V4：
1 func twoSum(nums []int,target int) []int {
2 m:=make(map[int]int)
3 for k,v:=range nums{
4 another:=target-v
5 k2,ok:=m[another]
6 if ok== true &&k!=k2{
7 return []int{k,k2}
8 }
9 m[v]=k
10 }
11 return nil
12 }
PS：这里有一个非常关键的地方，那就是第9行的m[v]=k必须在第5行的k2,ok:=m[another]前。这样就避免了数组内有相同元素3，target=6，而导致的k2=k的情况。因为在map中相同键值的value值会后者覆盖前者的。
Runtime:8ms,85.92%
这可以说是一个非常喜人的结果了。从最后的结果分析图来看，只有一种算法要超过V4算法。
但是，我在尝试了几次代码上map的优化，还是没有办法。我甚至想是不是从内存的角度解决的。但是感觉可能性不大。
最后，简化出一个版本。
V5：
1 func twoSum(nums []int,target int) []int {
2 m:=make(map[int]int)
3 for k,v:=range nums{
4 another:=target-v
5 if k2,ok:=m[another]; ok {
6 return []int{k,k2}
7 }
8 m[v]=k
9 }
10 return nil
11 }
Runtime:8ms,85.92%
虽然，简化了内存和判断条件。但是运算时间依然没有提高。甚至在一次改进中还出现时间增加到12ms的情况。
所以这应该是我提交的最终版本了。
四，他人代码：
1.最佳代码：
无论如何，也要看看完成最佳的代码是如何实现的。
1 func twoSum(nums []int, target int) []int {
2 m := make(map[int]int)
3 for i := 0; i < len(nums); i++ {
4 comp := target - nums[i]
5 if _, ok := m[comp]; ok {
6 return []int {m[comp], i}
7 }
8 m[nums[i]] = i
9 }
10 return nil
11 }
Runtime:4ms,100%
2.分析：
从这个代码来看，其结构基本和我的最终版V5类似了。区别在于1，他没有使用range函数；2，他第5行没有接受key值，在第6行中采用map[key]来获取所需的value值。
那么究竟是哪个造成这4ms的差距。
但从理论上分析，我确实无法做到。但是我可以一个个去尝试嘛。
3.结果：
然而，在测试过程中，我发现了很尴尬的情况。那就是我的V5算法和TOP算法会跳动。有时候4ms,100%,有时候8ms,85.92%。
结果，另外一次提交：
请注意，下面的代码部分是完全一摸一样的。。。
表示这种情况也是有些尴尬。
不过，两者的算法应该差距不大了。
五，总结：
1，任何问题的第一要求是解决问题。不管是什么方法，想想出来一个解决问题。再谈优化。
2.任何函数都需要各种各样的测试，如溢出等。这样才可以令函数更具健壮性。
3.很多时候，go可以通过map来实现其他语言indexof的功能。而且性能很好。
4.算法结构解决完了，更可以优化代码结构。
PS：V4中解决键值冲突，只需要简单的换个位置就可以了。
PS2:map通过键值找不到的值，会返回相关零值。如果需要判断到底是否存在，请使用ok接收。
如有更正，请指出。谢谢。
(话说，for循环中到底是用i好呢，还是用range更好呢。）