Zwei Summe II
Detaillierte Anleitung und Python-Implementierung für das „Two Sum II“-Problem.
1. Lernen
Das „Two Sum II“-Problem ist eine zentrale Herausforderung im Abschnitt „Zwei Zeiger“.
Diese Implementierung konzentriert sich auf einfache Logik in Python.
Wir legen bei unseren bereitgestellten Lösungen Wert auf technische Genauigkeit und Lesbarkeit des Codes.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Visualisierung des Logikflusses für Two Sum II.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Lesen Sie die Problemstellung für Two Sum II sorgfältig durch.
2. Formulate brute force
Entwerfen Sie eine einfache iterative Lösung.
3. Identify inefficiency
Suchen Sie nach redundanten Berechnungen.
4. Optimize search path
Verwenden Sie Hashing oder Sortieren, um den Prozess zu beschleunigen.
5. Final Implementation
Bereinigen Sie den Code für Produktionsstandards.
Problemstellung
Suchen Sie anhand eines 1-indizierten Arrays von Ganzzahlen numbers, das bereits in nicht absteigender Reihenfolge sortiert ist, zwei Zahlen, sodass sie sich zu einer bestimmten target-Zahl addieren.
Gibt die Indizes der beiden Zahlen index1 und index2, addiert um eins, als ganzzahliges Array [index1, index2] der Länge 2 zurück.
Sie dürfen dasselbe Element nicht zweimal verwenden. Ihre Lösung darf nur konstanten zusätzlichen Speicherplatz beanspruchen.
Schreiben Sie eine Funktion twoSum(numbers: List[int], target: int) -> List[int].
- •2 <= len(numbers) <= 3 * 10^4
- •-1000 <= numbers[i] <= 1000
- •numbers is sorted in non-decreasing order
- •-1000 <= target <= 1000
- •Exactly one solution exists
Beispiele
numbers = [2, 7, 11, 15], target = 9
[1, 2]
2 + 7 = 9. The indices are 1 and 2 (1-indexed).
numbers = [2, 3, 4], target = 6
[1, 3]
2 + 4 = 6. The indices are 1 and 3 (1-indexed).
numbers = [-1, 0], target = -1
[1, 2]
-1 + 0 = -1. The indices are 1 and 2 (1-indexed).
Need a Hint?
Edge Cases to Watch
- Leere Eingabestrukturen
- Einzelelementeingaben
- Große numerische Grenzen
Bereit zur Lösung?
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Einblicke und Variationen in Interviews
Aufschlüsselung der Komplexitätsanalyse
Warum Zeit: Directly evaluates all possibilities.
Warum Weltraum: Uses standard local memory.
Warum Zeit: Optimized paths reduce total operations.
Warum Weltraum: May trade memory for speed.
Optimierter Lösungs-Python-Code
Optimierter Lösungs-Python-Code
def two_sum_ii_opt(numbers, target):
l, r = 0, len(numbers) - 1
while l < r:
curSum = numbers[l] + numbers[r]
if curSum > target:
r -= 1
elif curSum < target:
l += 1
else:
return [l + 1, r + 1]
return []Brute-Force-Code (Spoiler Guarded)
Brute-Force-Code (Spoiler Guarded)
def two_sum_ii_brute(numbers, target):
for i in range(len(numbers)):
for j in range(i + 1, len(numbers)):
if numbers[i] + numbers[j] == target:
return [i + 1, j + 1]
return []Algorithm Pattern Checklist
When dealing with Two Pointers data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
Key Revision Notes
Es gelten die standardmäßigen Zwei-Zeiger-Problemeigenschaften.
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