2つの和 ---パイセップ--- 「Two Sum」問題の詳細なガイドと __PYTERM_0__ の実装。 ---パイセップ--- 整数 __PYCODE_0__ と整数 __PYCODE_1__ の配列を指定すると、合計が __PYCODE_2__ になる 2 つの数値のインデックスを返します。 各入力にはソリューションが 1 つだけ存在し、同じ要素を 2 回使用することはできないと想定できます。 回答は任意の順序で返すことができます。 関数 __PYCODE_3__ を作成します。 ---パイセップ--- トップ150インタビュー ---パイセップ--- 配列とハッシュ ---パイセップ--- 「Two Sum」問題は、「配列とハッシュ」セクションの重要な課題です。 ---パイセップ--- この実装は、__PYTERM_0__ の簡単なレベルのロジックに焦点を当てています。 ---パイセップ--- 当社は、提供するソリューションにおいて技術的な正確さとコードの読みやすさを優先します。 ---パイセップ--- アルゴリズム工学 ---パイセップ--- 競技プログラミング ---パイセップ--- 技術的評価 ---パイセップ--- Two Sum のロジック フローを視覚化します。 ---パイセップ--- Two Sum の問題文を注意深く読んでください。 ---パイセップ--- 単純な反復ソリューションの草案を作成します。 ---パイセップ--- 冗長な計算を探します。 ---パイセップ--- プロセスを高速化するには、ハッシュまたはソートを使用します。 ---パイセップ--- 実稼働標準に合わせてコードをクリーンアップします。 ---パイセップ--- 空の入力構造体 ---パイセップ--- 単一要素入力 ---パイセップ--- 大きな数値限界 ---パイセップ--- 配列とハッシュのアプローチのロジックを説明してください。 ---パイセップ--- null または空の入力などの特殊なケースについて説明します。 ---パイセップ--- 標準の配列とハッシュ問題のプロパティが適用されます。 ---パイセップ--- セットやヒープなど、配列とハッシュに固有のデータ構造の使用を検討してください。 ---パイセップ--- グループのアナグラム ---パイセップ--- 「グループ アナグラム」問題の詳細なガイドと __PYTERM_0__ の実装。 ---パイセップ--- 文字列 __PYCODE_0__ の配列を指定して、アナグラムをグループ化します。回答は任意の順序で返すことができます。 アナグラムは、元の文字をすべて 1 回だけ使用して、別の単語またはフレーズの文字を再配置することによって形成される単語またはフレーズです。 関数 __PYCODE_1__ を作成します。 ---パイセップ--- トップ150インタビュー ---パイセップ--- 配列とハッシュ ---パイセップ--- 「グループ アナグラム」問題は、配列とハッシュ セクションの重要な課題です。 ---パイセップ--- この実装は、__PYTERM_0__ の簡単なレベルのロジックに焦点を当てています。 ---パイセップ--- 当社は、提供するソリューションにおいて技術的な正確さとコードの読みやすさを優先します。 ---パイセップ--- アルゴリズム工学 ---パイセップ--- 競技プログラミング ---パイセップ--- 技術的評価 ---パイセップ--- グループ アナグラムのロジック フローを視覚化します。 ---パイセップ--- グループアナグラムの問題文を注意深く読んでください。 ---パイセップ--- 単純な反復ソリューションの草案を作成します。 ---パイセップ--- 冗長な計算を探します。 ---パイセップ--- プロセスを高速化するには、ハッシュまたはソートを使用します。
Detailed guide and Python implementation for the 'Two Sum' problem.
1. 学ぶ
The 'Two Sum' problem is a key challenge in the Arrays & Hashing section.
This implementation focuses on easy-level logic in Python.
We prioritize technical accuracy and code readability in our provided solutions.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Visualizing the logic flow for Two Sum.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Read the problem statement for Two Sum carefully.
2. Formulate brute force
Draft a simple iterative solution.
3. Identify inefficiency
Look for redundant calculations.
4. Optimize search path
Use hashing or sorting to speed up the process.
5. Final Implementation
Clean up the code for production standards.
問題提起
Given an array of integers nums and an integer target, return the indices of the two numbers such that they add up to target.
You may assume that each input would have exactly one solution, and you may not use the same element twice.
You can return the answer in any order.
Write a function 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
例
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
- Empty input structures
- Single element inputs
- Large numerical bounds
解決する準備はできましたか?
Open the problem in PyRun's browser-based Python editor. Your code runs fully offline — no server required.
インタビューの洞察とバリエーション
複雑さの分析の内訳
なぜ時間がかかるのか: Directly evaluates all possibilities.
なぜ宇宙なのか: Uses standard local memory.
なぜ時間がかかるのか: Optimized paths reduce total operations.
なぜ宇宙なのか: May trade memory for speed.
最適化されたソリューションの Python コード
最適化されたソリューションの Python コード
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 []ブルート フォース コード (スポイラーガード付き)
ブルート フォース コード (スポイラーガード付き)
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
Standard Arrays & Hashing problem properties apply.
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