Duas somas
Guia detalhado e implementação de Python para o problema de 'Duas Somas'.
1. Aprenda
O problema de 'Duas Somas' é um desafio importante na seção Arrays & Hashing.
Esta implementação concentra-se na lógica de nível fácil em Python.
Priorizamos a precisão técnica e a legibilidade do código em nossas soluções fornecidas.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Visualizando o fluxo lógico para Two Sum.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Leia a definição do problema para Two Sum com atenção.
2. Formulate brute force
Elabore uma solução iterativa simples.
3. Identify inefficiency
Procure cálculos redundantes.
4. Optimize search path
Use hashing ou classificação para acelerar o processo.
5. Final Implementation
Limpe o código para padrões de produção.
Declaração do problema
Dado um array de inteiros nums e um inteiro target, retorne os índices dos dois números de forma que a soma deles seja target.
Você pode assumir que cada entrada teria exatamente uma solução e não pode usar o mesmo elemento duas vezes.
Você pode retornar a resposta em qualquer ordem.
Escreva uma função 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
Exemplos
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
- Estruturas de entrada vazias
- Entradas de elemento único
- Grandes limites numéricos
Pronto para resolver?
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Insights e variações da entrevista
Análise de complexidade
Por que tempo: Directly evaluates all possibilities.
Por que espaço: Uses standard local memory.
Por que tempo: Optimized paths reduce total operations.
Por que espaço: May trade memory for speed.
Código Python da solução otimizada
Código Python da solução otimizada
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 []Código de força bruta (protegido por spoiler)
Código de força bruta (protegido por 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
Aplicam-se propriedades padrão de problemas de arrays e hashing.
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