Dwie sumy
Szczegółowy przewodnik i implementacja Python dla problemu „Dwie sumy”.
1. Ucz się
Problem „dwóch sum” jest kluczowym wyzwaniem w sekcji Tablice i mieszanie.
Ta implementacja koncentruje się na logice prostego poziomu w Python.
W dostarczanych przez nas rozwiązaniach priorytetem jest dokładność techniczna i czytelność kodu.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Wizualizacja przepływu logicznego dla Two Sum.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Przeczytaj uważnie opis problemu dla Two Sum.
2. Formulate brute force
Zaprojektuj proste rozwiązanie iteracyjne.
3. Identify inefficiency
Poszukaj zbędnych obliczeń.
4. Optimize search path
Użyj funkcji mieszania lub sortowania, aby przyspieszyć proces.
5. Final Implementation
Oczyść kod dla standardów produkcyjnych.
Oświadczenie o problemie
Mając tablicę liczb całkowitych nums i liczbę całkowitą target, zwróć indeksy obu liczb w taki sposób, aby ich suma wynosiła target.
Możesz założyć, że każde wejście będzie miało dokładnie jedno rozwiązanie i nie możesz użyć tego samego elementu dwa razy.
Odpowiedź możesz zwrócić w dowolnej kolejności.
Napisz funkcję 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
Przykłady
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
- Puste struktury wejściowe
- Wejścia jednoelementowe
- Duże granice liczbowe
Gotowy do rozwiązania?
Open the problem in PyRun's browser-based Python editor. Your code runs fully offline — no server required.
Spostrzeżenia i odmiany wywiadu
Podział analizy złożoności
Dlaczego Czas: Directly evaluates all possibilities.
Dlaczego kosmos: Uses standard local memory.
Dlaczego Czas: Optimized paths reduce total operations.
Dlaczego kosmos: May trade memory for speed.
Zoptymalizowany kod rozwiązania w języku Python
Zoptymalizowany kod rozwiązania w języku Python
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 []Kod brutalnej siły (chroniony spoilerami)
Kod brutalnej siły (chroniony spoilerami)
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
Obowiązują standardowe właściwości problemów z tablicami i mieszaniem.
Powiązane pytania
PyRun is built and maintained by an independent solo developer. If this helped your interview prep, consider buying a coffee!
Polecane zasoby Pythona
Poszerzaj swoją wiedzę dzięki powiązanym interaktywnym samouczkom, ściągawkom i porównaniom kodów.
Pętle Pythona
Dowiedz się, jak używać pętli Pythona do iteracji danych. Opanuj pętle for, pętle while, przerywaj, kontynuuj i pętluj najlepsze praktyki dzięki interaktywnym przykładom.
Jak połączyć dwie listy w Pythonie
Poznaj najlepsze sposoby scalania i łączenia dwóch list w Pythonie. Porównaj operator plus, metodę rozszerzenia, rozpakowywanie listy i opcje łańcucha.
Ściągawka dotycząca metod ciągów w Pythonie
Kompletny przewodnik dotyczący manipulacji ciągami znaków w języku Python. Opanuj formatowanie, wyszukiwanie, dzielenie, zastępowanie i sprawdzanie właściwości ciągów.
Python kontra JavaScript: który język programowania jest najlepszy?
Kompleksowe porównanie Pythona i JavaScript. Poznaj różnice w składni, wydajność, przypadki użycia (backend vs frontend) i przykłady kodowania.