Due somme
Guida dettagliata e implementazione Python per il problema "Due somme".
1. Impara
Il problema della "somma a due" è una sfida chiave nella sezione Array e hashing.
Questa implementazione si concentra sulla logica di livello semplice in Python.
Diamo priorità all'accuratezza tecnica e alla leggibilità del codice nelle soluzioni fornite.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Visualizzazione del flusso logico per Two Sum.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Leggi attentamente la dichiarazione del problema per Two Sum.
2. Formulate brute force
Elaborare una semplice soluzione iterativa.
3. Identify inefficiency
Cerca calcoli ridondanti.
4. Optimize search path
Utilizza l'hashing o l'ordinamento per accelerare il processo.
5. Final Implementation
Ripulire il codice per gli standard di produzione.
Dichiarazione del problema
Dato un array di numeri interi nums e un numero intero target, restituisci gli indici dei due numeri in modo che la loro somma dia target.
Puoi presumere che ogni input abbia esattamente una soluzione e non puoi utilizzare lo stesso elemento due volte.
Puoi restituire la risposta in qualsiasi ordine.
Scrivi una funzione twoSum(nums: List[int], target: int) -> List[int].
- •2 <= len(nums) <= 10^4
- •-10^9 <= nums[i] <= 10^9
- •-10^9 <= target <= 10^9
- •Only one valid answer exists
Esempi
nums = [2, 7, 11, 15], target = 9
[0, 1]
nums[0] + nums[1] = 2 + 7 = 9, so we return [0, 1].
nums = [3, 2, 4], target = 6
[1, 2]
nums[1] + nums[2] = 2 + 4 = 6, so we return [1, 2].
nums = [3, 3], target = 6
[0, 1]
nums[0] + nums[1] = 3 + 3 = 6, so we return [0, 1].
Need a Hint?
Edge Cases to Watch
- Strutture di input vuote
- Ingressi a elemento singolo
- Grandi limiti numerici
Pronto a risolvere?
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Approfondimenti e variazioni dell'intervista
Scomposizione dell'analisi della complessità
Perché il tempo: Directly evaluates all possibilities.
Perché lo spazio: Uses standard local memory.
Perché il tempo: Optimized paths reduce total operations.
Perché lo spazio: May trade memory for speed.
Codice Python della soluzione ottimizzata
Codice Python della soluzione ottimizzata
def two_sum_opt(nums, target):
prevMap = {} # val : index
for i, n in enumerate(nums):
diff = target - n
if diff in prevMap:
return [prevMap[diff], i]
prevMap[n] = i
return []Codice forza bruta (protetto da spoiler)
Codice forza bruta (protetto da spoiler)
def two_sum_brute(nums, target):
n = len(nums)
for i in range(n):
for j in range(i + 1, n):
if nums[i] + nums[j] == target:
return [i, j]
return []Algorithm Pattern Checklist
When dealing with Arrays & Hashing data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
Key Revision Notes
Si applicano le proprietà dei problemi di array e hash standard.
Domande correlate
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