LeetCode两数之和：Golang切片赋值对性能的影响分析
本文分析了在LeetCode两数之和问题中，两种不同Golang代码实现的性能差异，并探讨了造成这种差异的可能原因。
两种实现方法：
方法一：预先分配切片
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func twosum(nums []int, target int) []int {
m := make(map[int]int)
l := make([]int, 2, 2) // 预先分配长度为2，容量为2的切片
for firstindex, firstvalue := range nums{
difference := target - firstvalue
if lastindex, ok := m[difference]; ok{
l[0] = firstindex
l[1] = lastindex
return l
}
m[firstvalue] = firstindex
}
return nil
}
方法二：直接返回字面量切片
func twoSum(nums []int, target int) []int {
m := map[int]int{}
for firstIndex, firstValue := range nums{
difference := target - firstValue
if lastIndex, ok := m[difference]; ok{
return []int{firstIndex, lastIndex} // 直接返回字面量切片
}
m[firstValue] = firstIndex
}
return nil
}
性能差异及原因分析：
测试结果显示，方法二的运行时间明显长于方法一。但这并非直接由切片赋值方式决定，而是多种因素综合作用的结果：
- LeetCode评测环境的波动性： LeetCode的评测环境会受到多种因素的影响，例如服务器负载、测试用例的差异等，导致不同提交的运行时间存在波动。
- 多次提交的影响： 多次提交相同的代码，结果也可能存在差异。
- 其他系统因素： 网络状况、系统资源占用等都会影响评测结果。
因此，单次评测结果不足以证明两种切片赋值方式的性能差异。 方法一预先分配切片，避免了运行时动态分配内存的开销，这在某些情况下可能略微提升性能，但这并非绝对的。 方法二的简洁性在实际应用中可能更受青睐。
结论：
切片赋值方式对性能的影响相对较小，LeetCode评测结果的波动性更大。 选择哪种方法取决于代码的可读性和可维护性，以及对性能的极致追求。 在实际应用中，应进行更全面的性能测试和分析，而非仅仅依赖单次LeetCode评测结果。
